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Tropical Geography >

2025 , Vol. 45 >Issue 1: 66 - 79

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.20230678

Structure of Spatial Correlation Network and Influencing Factors of Urban-Rural Integration in China

  • Kai Wang , 1 ,
  • Meilun Liu 1 ,
  • Jiaxin Tan , 1 ,
  • Chang Gan 2
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  • 1. College of Tourism, Hunan Normal University, Changsha 410081, China
  • 2. School of Management, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430048, China

Received date: 2023-09-02

  Revised date: 2023-11-20

  Online published: 2025-01-06

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Abstract

Urban-rural integration is a necessary way to realize the strategy of rural revitalization in the new era, and exploring the characteristics of the spatial correlation network of China's urban-rural integration and its formation mechanism is important for developing a comprehensive understanding of the spatial transmission mechanism of interregional urban-rural integration and provides a new policy perspective for the synergistic enhancement of the urban-rural integration level in each province. Based on China's interprovincial panel data from 2001 to 2021, the entropy method was applied to measure China's interprovincial urban-rural integration level, and the modified gravity model and social network analysis were used to explore the structural characteristics of China's spatial correlation network of urban-rural integration and its influencing factors. The results revealed the following: 1) During the study period, the level of China's interprovincial urban-rural integration showed an increasing trend, but the process of improvement was slow. Spatially, it showed a decreasing gradient from east to west, but the gap between the interprovincial urban-rural integration level gradually narrowed, with obvious spatial non-equilibrium. 2) China's urban-rural integration spatial association network became increasingly dense, complex, and close, and the main linkage flows of urban-rural integration occurred between geographically neighboring provinces and cities, such as Shanghai-Jiangsu, Shanghai-Zhejiang, and Beijing-Tianjin. The network connection was heterogeneous, and the network showed the characteristic of growth. However, the spatial connection of urban-rural integration did not reach the best level, and there is still much room for improvement. 3) Geospatial proximity, differences in the level of economic development, and urbanization had a significant positive effect on the optimization and evolution of the spatial linkage network of urban-rural integration, while differences in agricultural modernization and differences in advanced industrial structure showed a stage-by-stage effect over time. Differences in the scale of financial services did not have a significant effect. Accordingly, this study proposes countermeasures to optimize the spatial correlation network of urban-rural integration in China. Theoretically, it helps to deepen knowledge of the spatial effect and regional transmission of urban-rural integration in the geographical perspective. In practice, optimizing interprovincial urban-rural interaction and promoting cross-regional urban-rural integration development in a scientific and rational way are highly significant.

Key words： urban-rural integration; spatial correlation network; urban-rural relationship; social network analysis; China

Cite this article

Kai Wang , Meilun Liu , Jiaxin Tan , Chang Gan . Structure of Spatial Correlation Network and Influencing Factors of Urban-Rural Integration in China[J]. Tropical Geography, 2025 , 45(1) : 66 -79 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.20230678

城市和乡村始终是一个不可分割的有机融合体，但长期束缚城乡经济社会发展的二元结构进一步加深了中国城乡分割、乡村衰退（刘彦随，2018），是城乡发展不平衡、农村发展不充分的根源所在，因此推动城乡融合发展是破除不充分不平衡发展的必由之路（杨一鸣 等，2022）。城乡融合发展即是在强化城乡地域系统极化作用的基础上，充分发挥扩散效应，构筑城乡命运共同体，形成城乡发展的立体空间和网格结构（刘彦随，2018）。在“地方空间”向“流动空间”转变的背景下，产业关联、人口迁移与经济合作等逐渐演化成复杂的城乡融合空间关联网络。因此，探讨城乡融合空间关联网络结构特征，明晰不同省份在城乡融合空间关联网络中的地位与作用，厘清城乡融合空间关联网络更迭的影响因素，对科学合理优化省际间城乡互动关系、推动跨区域城乡融合发展具有重要意义。
城乡关系是最基本的经济社会关系，西方城乡关系的研究可划分为早期理论构想阶段、城乡分离阶段和城乡融合阶段（景普秋 等，2006）。其中，城乡融合是城乡关系发展的必然趋势。西方学者多以城乡互动发展强调城市与乡村之间的互动关系，围绕城乡人口迁移（Howell, 2023）、社会福利（Azam, 2019）、收入差距（Acheampong et al., 2021）、碳足迹（Connolly et al., 2022）、文化态度（Huijsmans et al., 2021）等进行分析评价。而国内关于城乡融合研究主要集中在3方面：1）概念诠释。系统论思想强调城乡融合发展是城市与乡村相互依存、适应、促进及共同发展（刘彦随，2018；方创琳，2022）；复合论思想强调城乡融合是城乡系统内要素、产业、居民、社会、生态等多维子系统的融合（许彩玲 等，2019；魏后凯，2020）。2）研究内容与方法选择。以构建多指标评价体系为基础，从全国（罗婉璐 等，2023）、经济区（张新林 等，2020）、城市群（崔树强 等，2023）、流域（谢磊 等，2022）、省市（丁焕峰 等，2021）等切入，研究尺度涵盖省域、市域、县域等宏观、中观及微观尺度地理单元，采用熵值法（罗婉璐 等，2023）、TOPSIS模型（杨一鸣 等，2022）、全局主成分分析法（周佳宁 等，2020）、横纵向拉开档次法（赵德起 等，2019）等测度城乡融合水平并揭示其时空格局演变特征。3）影响因素。城乡融合水平的提升直接受制于内外部因素的相互作用与相互影响。从内生驱动角度看，城乡实体要素流动（杨一鸣 等，2022）、土地市场（陈坤秋 等，2019）、农村土地制度改革（陈雨生 等，2023）等通过推动城乡要素自由流动、平等交换来驱动城乡融合；从外部驱动角度看，高铁建设（何雄浪 等，2023）、数字经济（舒季君 等，2022）、旅游发展（王凯 等，2024）等对推动城乡融合具有显著促进作用。
纵观国内外城乡融合研究，虽取得丰硕成果，但仍存在亟待深入思考的问题。从研究内容看，现有研究大多从时间维度搭建城乡融合理论框架，缺乏在地理空间承载层面上对省际城乡融合水平双向互馈差异及空间层级传导过程的解构。从研究视角看，现有研究大多从“属性数据”视角考察城乡融合水平的空间聚集特征，难以反映区域城乡融合之间的多方向空间依赖性；此外，从“关系数据”视角全景式勾勒城乡融合水平的空间结构特征及溢出渠道，具象化捕捉城乡融合空间关联网络演化驱动因素的文献鲜少见。因此，本文基于2001—2021年中国省际面板数据，在测度中国省际城乡融合水平的基础上，借助修正引力模型和社会网络分析法，探索中国城乡融合空间关联网络结构及影响因素，以期为促进省际间城乡融合协同发展和制定差异化的区域城乡融合政策提供参考。

1 机理解析

1.1　城乡要素流动及城乡融合过程

区域经济学强调要素主要通过对流、传导与辐射3种方式实现流动。人口、土地和产业是影响城乡发展的核心要素，城市与乡村地域系统的独特性促使相关要素在城乡空间具有集聚特征，发生对流、传导与辐射，而城乡关系的本质是通过要素的“功能流”实现相互依赖和促动（杜国明 等，2021）。根据累积因果理论，本文从极化效应、扩散效应与回波效应3方面强调实现要素地域流动。城乡要素流动推动城乡二元经济结构向城乡一体化转变。由于要素聚集程度与状态在城市与乡村间存在较大差异，致使城乡之间的要素流动与再分配成为必然（图1）。城乡要素流动通过改善要素在城乡的空间配置提高城乡社会再生产效率，实现城乡等值化发展，进而助推城乡融合（张溢堃 等，2023）。城乡要素流动可划分为内流动、互流动和区际流动3种类型（张溢堃 等，2023）。早期社会的城乡地域系统着重突出乡村社会特性，城乡要素流动仅在乡村系统内进行低强度、短距离的内流动。城市出现后，为适应社会再生产需要，伴随城镇化水平提升，城乡间要素双向流动性增强，巩固城市增长极发展优势，其所触发的“极化效应”促使人、地、业生产要素逐渐由乡村流入城市。同时，城市也会发挥自身增长极的“扩散效应”，推动城市要素流向乡村，实现城乡系统的互流动。但在“回波效应”的影响下，城市发展加快而乡村发展滞后，致使乡村要素产生回流现象，加剧了城乡间发展不平衡。此外，受交通条件影响，区域间互动越发频繁，不同空间尺度的要素发生区际间流动，打破城乡融合系统中要素流动壁垒，城乡要素流动范围显著扩展、流动强度有所提高，实现区际流动（张溢堃 等，2023）。
图1 城乡要素流动、城乡融合过程及城乡融合空间关联网络机理框架

Fig.1 Mechanistic framework of urban-rural factor flows, urban-rural integration processes and urban-rural integration spatial correlation network

城市与乡村是2种典型的空间组织形式，在城乡融合初始期，城乡发展差距较大，城市不断从乡村摄取要素及资源，加之要素流动的城市偏向，促使城市的吸引力较强（崔树强 等，2023）。当城市发展初具规模后，城市也不断向外辐射扩展，城市边缘区及周边的城镇与乡村地区发生要素回流现象，进入城乡融合成长期。在城市要素扩散及城市以外区域要素回流的影响下，中心城区发展水平得到明显提高，城市边缘区及周边的城镇与乡村地区间要素梯级层次流动增多、引力范围扩大，形成扩散与集聚并存的空间格局，步入城乡融合发展期（崔树强 等，2023）。然而，乡村地域也会随着城乡间联系的增多发生要素扩散，架构相互交叠的引力场，促使中心城区、城市边缘区、城镇及乡村地区朝着网络化方向发展，迈入城乡融合成熟期。城乡融合期则基于利益与目标一致性，对多种要素流联系进行动态协调与网络共生，进一步促进城乡人口、空间、经济、社会与环境的多维融合（见图1）。

1.2　城乡融合空间关联网络的形成机理

“地方空间”与“流动空间”的共存，促使城乡融合地域空间具有从等级化到网络化的发展趋势，并引发省际间城乡融合空间组织形式由静止、单一、等级性的邻近地域关联模式逐渐向多中心、流动性的网络模式转变。城乡融合网络演变的实质是省际间整体城乡融合水平通过直接或间接的溢出与接收形式，实现不同层次城乡融合系统中城乡资源要素的流动与空间再组织过程（见图1）。
城乡融合系统根据城乡分异形态，可划分为地域、市域、县域“三域”层次，不同层次间通过城乡基础网相互联通融合（刘彦随，2018）。同时，城乡间较强的资源要素双向流动也会对不同层次的城乡联系及其相互作用产生影响（范昊，2018），促使跨地域的城市和乡村之间的遥相关或远程联系也随之同步加深（崔树强 等，2023）。城乡空间形态表现出广域扩散而局域集聚，产生广泛空间关联，构筑组团式与网络化并存的空间格局。但从空间尺度看，国家、省域、市县域及乡村片区等不同空间尺度大小的单元，其城乡融合的阶段特征与发展路径不一（张伟 等，2021），致使不同空间尺度城乡融合水平存在明显差异。本文以省域空间尺度作为研究对象，而省域单元的城乡融合应重点关注全省整体、不同区域及不同区域间的城乡融合空间格局状况（张伟 等，2021）。当地域、市域、县域“三域”层次城乡融合发生空间要素流通与重组时，会提升省域空间尺度的城乡融合水平，加之省际间城乡融合水平具有显著的空间溢出效应（周佳宁 等，2019），会促使不同省份间城乡要素流动溢出，从而在要素跨区域对流、辐射与传导的过程中实现城乡融合交流，进而形成由众多省份相连接的城乡融合空间关联网络。
城乡融合空间关联网络下，各省份间的网络共生关系，强调不同省份间城乡融合具有正向空间溢出效应，并在要素流动过程中形成动态反馈机制。在多维交互关联关系影响下，各省份在区域联动过程中具有明显的差异化、层级化的城乡融合贡献能力与获益行为，通过网络共生与溢出效应等微观作用机制，进一步引导要素在不同城乡融合系统内部及系统间克服流动与匹配障碍，促成各级城乡融合系统共生发展。

2 方法与数据

2.1　指标体系构建

城乡融合发展本质上是在城乡要素自由流动、公平和共享的基础上，实现城乡协调、一体化发展（刘彦随，2018；何仁伟，2018）。参考已有研究（周佳宁 等，2020；罗婉璐 等，2023），从人口、空间、经济、社会和生态环境5个维度构建城乡融合水平评价指标体系（表1）：1）城乡人口融合指城乡人口职业、就业及知识结构的协同发展（周佳宁 等，2020），是土地城镇化、人口城镇化与人口市民化同轨发展，可反映区域所处城镇化阶段及区域人口结构；2）空间融合是实现城乡一体化发展的载体，指城乡在人口、用地、交通及信息等方面的融合状态（周江燕 等，2014），可反映城乡人口与用地布局状况以及要素流通与辐射能力；3）经济融合是通过城乡间要素的自由流动，实现以城带乡、以工促农，推动城乡资源共享和合理配置（周江燕 等，2014），可反映区域城乡整体的生活水平质量与发展潜力；4）社会融合强调城乡在社会事业及福利保障方面享有平等的发展机会与权利（周佳宁 等，2020），注重推动城乡居民享受均等化的教育、医疗、卫生、社会保障、文化生活、邮政通讯等公共服务，可衡量城乡社会服务协调发展状况；5）生态环境融合指将城市与乡村置于同一系统，促进城乡生产生活环境改善、区域环境质量整体提升（杨一鸣 等，2022），可衡量城乡环境质量以及城乡发展是否可持续。
表1 城乡融合水平评价指标体系

Table 1 Evaluation indicator system of urban-rural integration level

维度 指标 指标计算 单位 类型 属性

人口

融合

 非农与农业从业比 二三产就业比/一产就业比 % 对比 +
城乡就业反差系数 城乡居民就业占比差 % 对比 -
城乡教育反差系数 城乡初中以上文化程度人员差 万人 对比 -
人口城镇化水平 城镇人口/总人口 % 状态 +

空间

融合

 建成区面积比 建成区面积/土地总面积 % 状态 +
城乡土地配置 农地播种面积/建成区面积 % 动力 +
城乡空间流通网络 （公路运营里程+铁路运营里程）/土地总面积 km/km2 状态 +
城乡空间流通主体 旅客周转量 亿人公里 动力 +
城乡空间流通媒介 私人汽车拥有量/总人口 辆/人 动力 +
城乡信息通达性 互联网上网人数/总人口 % 综合 +

经济

融合

 城乡人均收入比 城镇人均可支配收入/农村人均可支配收入 % 对比 -
城乡人均工资性收入比 城镇人均工资性收入/农村人均工资性收入 % 对比 -
城乡人均消费支出比 城镇人均消费支出/农村人均消费支出 % 对比 -
城乡恩格尔系数比 城镇恩格尔系数/农村恩格尔系数 % 对比 +
二元对比系数

（第一产业增加值/第一产业从业人员数）/（第二、三产业

增加值/第二、三产业从业人员数）

 % 对比 +
非农产值与农业产值比 第二、三产业增加值/第一产业增加值 % 对比 +

社会

融合

 城乡交通通讯比 城镇人均交通通讯支出/农村人均交通通讯支出 % 对比 -
城乡文教娱乐比 城镇人均文教娱乐支出/农村人均文教娱乐支出 % 对比 -
城乡医疗保健比 城镇人均医疗保健支出/农村人均医疗保健支出 % 对比 -
城乡中小学师生比之比 （城镇中小学教师数/学生数）/（农村中小教师数/学生数） % 对比 -
城乡每千人拥有卫生技术人员数比

城镇每千人口拥有卫生技术人员数/农村每千人口拥有

卫生技术人员数

 % 对比 -
城乡每千人拥有医院卫生院床位数之比

城镇每千人拥有医院卫生院床位数/农村每千人拥有

医院卫生院床位数

 % 对比 -
城乡养老保险覆盖系数 养老保险人数/总人口 % 动力 +
城乡失业保险覆盖系数 失业参保人数/总人口 % 动力 +

生态

环境

融合*

 城乡生态绿化 森林覆盖率 % 状态 +
城乡垃圾处理 生活垃圾无害化处理率 % 综合 +
城乡固体废物污染 工业固体废弃产生量 万t 动力 -
城乡空气质量 单位土地面积PM2.5质量浓度 μg/m³ 动力 -
城乡水体污染 工业废水排放量 万t 动力 -
每千公顷化肥施用量 化肥施用量/耕地灌溉面积 万t/103hm2 动力 -

*注：城乡生态环境融合维度因城乡绿化面积难以获取，加之环境污染具有负外部性，难以区分城乡，因此选取“总量指标”衡量城乡生态本底、环境改善能力及环境污染现状。

2.2　研究方法

2.2.1　熵值法

熵值法是运用信息熵原理进行权重判断的客观赋权方法，为反映城乡融合水平的演化规律，运用熵值法测度城乡融合水平。相关公式参考文献（蔡勃伟 等，2022）。

2.2.2　Kernel密度估计

Kernel密度估计是一种非参数估计方法，采用连续的密度曲线描述城乡融合水平的动态演进过程，揭示其时序特征。公式为（罗婉璐 等，2023）：
f ( x ) = 1 N h ∑ i = 1 N K x i - x ¯ h
式中： N为省份数量； h为带宽； K ·为核函数；xi 为独立同分布的观测值； x ¯为均值。

2.2.3　修正引力模型

省际城乡融合的空间关联网络是各省份城乡融合的关系集合，选用修正引力模型构建中国城乡融合网络空间关联矩阵，测度2001—2021年城乡融合联系强度。修正引力模型为（赵林 等，2022）：
R i j = k E i ⋅ E j D i j g i - g j 2 , k = E i E i + E j
式中：Rij 为省份i与省份j间的城乡融合水平联系强度；Ei 和Ej 分别表征省份i和省份j的城乡融合水平值；Dij 表征2个省份间的球面距离；gi 和gj 分别为2个省份的人均GDP值；k为引力系数。

2.2.4　社会网络分析方法

运用加权入度、加权出度、加权总度、网络密度、平均聚类系数、平均路径长度、度数中心度、接近中心度和中介中心度等网络特征统计量，对城乡融合空间关联网络的整体网络特征及个体网络特征进行深入探究，相关公式参考文献（孙春晓 等，2021）。

2.3　数据来源

以2001—2021年为时间窗口，以中国31个省（市、区，简称为“省份”）（不含港澳台地区）为研究区域，相关指标数据来源于2002—2022年《中国统计年鉴》（国家统计局，2002—2022），2002—2022年《中国农村统计年鉴》（国家统计局农村社会经济调查司，2002—2022），2002—2022年《中国人口和就业统计年鉴》（国家统计局人口和就业统计司，2002—2022），2002—2022年《中国环境统计年鉴》（国家统计局生态环境部，2002―2022），2002—2022年《中国卫生健康统计年鉴》（国家卫生健康委员会，2002—2022），2001—2021年《中国教育统计年鉴》（中华人民共和国教育部发展规划司，2001—2021），2001—2021年《中国城市建设统计年鉴》（中华人民共和国住房和城乡建设部，2001—2021） 1，以及各省（市、区）统计年鉴。其中，各省会城市之间的球面距离利用ArcGIS 10.8测算得出；PM2.5质量浓度数据来源于达尔豪斯大学大气成分分析组 2。

3 结果分析

3.1　城乡融合水平的时空分析

利用Kernel密度估计揭示2001—2021年中国城乡融合水平的时序动态演化特征。由图2可知，随时间推移核密度曲线位置整体呈现右移趋势，幅度相对较小，表明中国城乡融合水平呈现提升态势，但进程较为缓慢。从发展态势上看，曲线波峰高度有所提升、峰度逐步平缓，表明城乡融合水平较高的省份数量不断增加，省际间城乡融合水平的空间差异逐步缩小。从波峰数量上看，曲线呈一主一小的“双峰”形态，即城乡融合水平的两极分化明显，存在梯度效应，正在形成“高高集聚、低低集聚”的俱乐部收敛型“双峰”格局。从分布延展性上看，曲线右拖尾特征明显，说明城乡融合较高水平的省份其发展水平仍保持上升态势。
图2 城乡融合水平核密度估计

Fig.2 Kernel density estimation of urban-rural integration level

利用ArcGIS 10.8对2001—2021年中国省际城乡融合水平空间分布进行可视化。由图3可知，中国城乡融合水平呈现由东向西逐步递减的梯度分异特征。东部地区城镇化水平与经济发展水平处于领先位置，城乡基础设施较为完善，对乡村的辐射带动能力强，城乡融合水平较高。而西部地区处于中国经济增长的空间边缘地带，基础设施建设较为落后，城乡生产要素流动缓慢，城乡融合水平较低。北京、上海两地构成城乡融合高水平区，“双核”特征突出，非均衡空间结构显著，映射出经济较发达的省份享有“溢出效应”，区位发展优势对城乡融合水平提升起推动作用。
图3 2001—2021年中国城乡融合水平空间分布

注：该图基于国家自然资源部标准地图审图号为GS（2020）4632号绘制，底图无修改；图4、7同。

Fig.3 Spatial distribution of urban-rural integration level during 2001-2021 of China

3.2　中国城乡融合空间关联网络结构演化特征

运用Gephi配合ArcGIS 10.8绘制2001—2021年4个时间段大于阈值的城乡融合空间关联网络结构（图4）。可以发现：1）中国城乡融合空间关联网络结构呈现互补并存、叠层交叉的特征，表现出典型的空间关联性和空间溢出性，空间关联网络愈加稠密化、复杂化与紧密化。表明不同省份间城乡融合的相互依赖及层级传导作用在逐步增强，网络的转移惰性与路径依赖有所弱化，而网络的多维空间属性不断强化。2）中国城乡融合空间关联呈现地域集中的趋势，即城乡融合的网络主要联系流发生在上海—江苏、上海—浙江、北京—天津等地理邻近的省市之间，这种空间联系的不均衡性是网络结构化和非随机性演化趋势的映射。3）中国城乡融合空间关联网络异构性较强，网络各部分间的差异较大，联系互馈较小的省份倾向于同互馈较多的省份合作，网络连接具有异配性。具体地，新疆与西藏等省区主要接收来自于上海、北京等城乡融合水平高且溢出联系较强省市的对外辐射，具有择优连接性。这也从侧面说明省际间城乡融合联系具有空间依赖性，仅少部分省市拥有较强的影响力，多数省市位于网络边缘位置，部分省市间并未产生显著的城乡融合合作关系，城乡融合相互间的溢出渠道应继续畅通。
图4 2001—2021年中国城乡融合空间关联网络结构

Fig.4 Spatial correlation network structure of urban-rural integration during 2001-2021 of China

3.3　中国城乡融合空间关联网络的整体网络特征

参考古恒宇等（2021）的做法，为表征城乡融合空间关联网络的复杂性特征，将城乡融合网络加权入度、加权出度与加权总度的累积概率分布进行曲线拟合。由图5可知，幂函数y = axb 相对于指数函数y=aebx 的拟合度更高，表明中国城乡融合空间关联网络呈现复杂化。同时，平均加权度累计概率分布的长尾特征显著，说明中国城乡融合空间关联网络具有成长性特征，即部分核心省份（地区）在城乡融合网络中与其他省份（地区）形成紧密的城乡融合联系，使得少数省份（地区）的城乡融合联系强度极高，且在网络中的地位较高，而其他大部分省份（地区）的城乡融合联系强度及其在网络中的地位相对较低。这一特征是资源要素配置、区域发展格局及政策效能支持等因素综合博弈下的地理投影，与区域间城乡融合水平密切相关。
图5 2001—2021年中国城乡融合空间关联网络的度分布

Fig.5 Degree distribution of spatial correlation network of urban-rural integration during 2001-2021 of China

利用Gephi计算2001—2005、2006—2010、2011—2015与2016—2021年中国城乡融合空间关联网络的平均聚类系数及平均路径长度，考察城乡融合网络结构的可达性和集聚性。由图6可知，网络密度由0.202增至0.303，表明城乡融合网络规模扩张迅速，网络愈加稠密化，且网络集聚性和连通性不断增强，聚集结网态势明显。但城乡融合的空间关联尚未达到最佳水平，仍存在较大提升空间。整个网络的平均路径长度均值为1.706，表现出较高可达性以及节点间较小分离度的结构特征，但平均路径长度呈先降后升的趋势，意味着城乡融合网络的易达程度与关联程度先下降后又逐渐上升。网络集聚结构方面，整个网络的平均聚类系数为0.650，表现出较强的集聚关联特征。值得注意的是，平均聚类系数有所下降，表明城乡融合网络中高点度省份的连接关系中所包含的低点度与边缘性节点有所减少，这意味着网络集聚与否不仅与省份间是否关联有关，也与省份间城乡融合的空间自相关性、省份的属性强度密切相关。
图6 2001—2021年中国城乡融合空间关联网络整体网络结构特征

Fig.6 Characterization of the overall network structure of the spatial correlation network for urban-rural integration during 2001-2021 of China

3.4　中国城乡融合空间关联网络的个体网络特征

利用ArcGIS 10.8自然断点分级法对节点中心度（内向度数中心度、外向度数中心度、接近中心度和中间中心度）测度值进行分类（图7）。
图7 中国城乡融合空间关联网络中心度

Fig.7 The centrality degree of spatial correlation network of urban-rural integration of China

1）度数中心度。中国城乡融合空间关联网络度数中心度均值为14.946，高于均值的省份仅有7个，说明城乡融合网络呈受益多于溢出的特征。内向度数中心度排名前5的省份为四川、贵州、西藏、云南与广西，这些省区均位于中西部地区，是网络中的受益主体，多接受其他省份的溢出。而外向度数中心度与内向度数中心度的空间分布特征存在较大出入，北京、上海、天津、江苏、浙江等省份外向度数中心度较高，均位于东部地区，城乡融合水平较高，表现出较强的对外辐射能力，因而处于网络的中心位置，是网络的“溢出高地”，具有较强的“涓滴效应”。上海、北京两地同时具有较高的外向度数中心度与内向度数中心度，不仅具有“溢出效应”，也是网络的受益者。此外，以上海、北京为核心与基点，周边省份成为主要受益者，共同辐射带动城乡融合水平提升。
2）接近中心度。中国城乡融合空间关联网络接近中心度的均值为26.425，高于均值的省份达13个，排名较高的省市主要有上海、北京、天津、浙江等，且围绕这些省市城乡融合网络接近中心度呈明显的地域集中，并伴有一定的距离衰减特征。表明这些省市在城乡融合网络中与其他省份的联系较多，能接受其他省份的溢出或进行要素溢出，是网络的中心行动者。同时，这些省份能凭借这种能力攫取或掌控其他资源要素，通过提高要素效率发挥网络的“链式倍增效应”，丰富城乡融合的空间传导路径内涵，以扩展影响的地域范围。而新疆、西藏、青海、宁夏、甘肃、陕西、四川等省区的接近中心度较低，这些省区地理位置偏远，在网络中与其他省份实现城乡融合交流的能力与协调的紧密程度较弱，是网络的边缘行动者。
3）中间中心度。中国城乡融合空间关联网络中间中心度均值为3.270，高于均值的省市有11个，而中间中心度为0的省份有5个，呈现显著的两极分化。其中，上海、北京、天津的中间中心度大于10，显著高于均值，说明这3个城市对其他省份城乡融合的控制能力较强，在网络中发挥中介与枢纽的功能。而新疆、西藏、青海、宁夏、甘肃的中间中心度为0，这些省区由于地理位置相对偏僻，且城乡融合水平较低，以接收其他省份溢出为主，对其他省份空间传导较弱，因而在网络中处于被支配地位，难以影响其他省份。

3.5　中国城乡融合空间关联网络结构的影响因素

3.5.1　影响因素选取

在参考相关研究（周佳宁 等，2020；罗婉璐 等，2023；崔树强 等，2023）的基础上，鉴于数据的可获取性，选取如下影响因素进行分析：1）地理空间邻近（dis）：邻近省份的“距离衰减”和“路径依赖”使城乡要素流动具有更加显著的空间关联关系与“溢出效应”，采用空间邻接权重矩阵进行表征。2）经济发展水平差异（pgdp）：经济发展水平差异带来的集聚效应、扩散效应与回流效应并存，推动要素流动，克服城乡融合网络联系流的空间固着性，采用人均GDP表示经济发展水平。3）城镇化水平差异（urban）：城镇化影响区域资源要素投入的方向与向外辐射的强度，增强省份间城乡融合的空间关联度，采用城镇化率表示城镇化水平。4）产业结构高级化差异（ind）：产业结构优化升级及其布局调整会影响社会生产效率及城乡空间重构，进而影响省际间城乡融合合作的效率与频次，以第三产业增加值与第二产业增加值之比表征产业结构高级化。5）农业现代化差异（agr）：农业经营能力与生产能力的提升能有效释放劳动力与土地资源，为城乡融合创造有利条件，影响省际城乡融合网络的发育水平，采用单位农作物播种面积农业机械总动力表征农业现代化。6）金融规模差异（fin）：金融规模发展能有效解决农村资本稀缺性，缓解资金要素流动不畅及配置失衡，为城乡空间生产发展提供源动力，进而左右省际间城乡融合的分工与合作，采用金融业增加值占GDP比重衡量金融规模。构建的中国城乡融合空间关联网络影响因素计量模型为：
F = f ( d i s , p g d p , u r b a n , i n d , a g r , f i n )
式中：因变量F表示城乡融合空间关联矩阵；dis为空间邻接权重矩阵，pgdp、urban、ind、agr与fin分别为以省份i与j各影响因素差异的绝对值而构建的关系矩阵，并采用极值标准化对关系矩阵进行标准化处理，进而探析城乡融合空间关联网络的影响因素。

3.5.2 影响因素分析

分别选取2001、2006、2011、2016和2021年5个年份进行影响因素分析，经过2 000次随机置换得到的调整后判定系数（R 2）为[0.268, 0.349]，且通过1%的显著性检验（表2）。
表2 城乡融合空间关联网络结构影响因素的QAP回归分析

Table 2 QAP regression analysis of factors influencing spatial correlation network of urban-rural integration

影响因素 2001年 2006年 2011年 2016年 2021年
地理空间邻近 0.196*** 0.216*** 0.295*** 0.266*** 0.279***
经济发展水平差异 0.603*** 0.548*** 0.443*** 0.449*** 0.427***
城镇化水平差异 0.045 0.210** 0.389*** 0.427*** 0.543**
产业结构高级化差异 0.052 0.074* -0.013 0.006 0.100*
农业现代化差异 0.078* -0.039 -0.198*** -0.190*** -0.255***
金融规模差异 0.023 -0.017 0.043 -0.004 -0.084
截距项 -0.074 -0.083 -0.080 -0.106 -0.103
R 2 0.272 0.319 0.346 0.352 0.344
调整后R 2 0.268 0.315 0.343 0.349 0.340
P值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
重复迭代次数 2000 2000 2000 2000 2000
观察值 930 930 930 930 930

注： ***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。

1）地理空间邻近、经济发展水平差异与城镇化水平差异的影响系数显著性较强。具体地：①地理空间邻近的影响系数在0.196~0.295，且通过显著性检验，说明邻近省份之间城乡融合的空间扩散与区域传导更为明显，具有更强的空间溢出效应。距离越近，城乡融合资源集聚效应越强，要素空间转移难度与成本较小，越有利于城乡融合空间关联网络的搭建与优化。同时，地理邻近的省份经济发展水平及区位条件较为相似，共同驱动城乡融合发展趋同，增强省际间城乡融合的空间联系协同合力。②经济发展水平差异的影响系数在0.427~0.603，且均通过显著性检验，表明省际间经济发展水平差异越大，城乡融合空间关联越强。一方面，经济发展水平差距越大，区域间要素越容易集聚与扩散，从而越容易提升城乡融合空间关联网络的稳定性（赵林 等，2022）；另一方面，经济发展水平的差异导致省份间城乡发展环境的差异，比较效益的下降使得经济增长较快地区城乡融合发展的相对优势下降，在资源“势差”作用下，不断向经济欠发达地区辐射输出要素优势，并与区域经济社会发展各要素发生重组，带动省际间城乡融合共同发展，继而加强城乡融合的空间关联。③城镇化水平差异的影响系数显著为正，且在2006年后明显增强，表明省际间城镇化水平的差异对城乡融合空间关联网络的发育具有正向促进作用。原因在于，省际间城镇化水平的差异越大，要素流动的“城市偏向性”越强，不断促使省际间城乡信息知识的溢出与共享，加强了要素在区域城乡融合发展领域的集聚与扩散作用，推动城乡融合空间关联强度的提升。
2）产业结构高级化差异与农业现代化差异影响系数的显著性及作用方向随时间变化具有阶段性特征。具体地：①产业结构高级化差异的影响系数具有明显的波动性，且影响系数偏小，表明省际间产业结构高级化差异对城乡融合空间关联网络具有微弱的影响。一方面，省际间产业结构高级化差异会引发资源错配与市场分割，加剧省际间发展不平衡，影响社会生产效率与城乡空间重构，削弱省际城乡融合空间关联；另一方面，产业结构高级化往往伴随着资本、技术、劳动力等生产要素向更高效率、更高附加值的产业部门转移，由于乡村地区常面临资金投入不足、人才短缺、基础设施落后等难题，难以跟上城市产业结构转型步伐，会致使城乡发展速度失衡，扩大省际间城乡发展差距，因而对省份间的城乡融合联系的影响较弱。②农业现代化差异影响系数通过了绝大部分时间节点的显著性检验，但系数逐渐“由正转负”，说明省际间农业现代化差异对城乡融合空间关联网络由正向影响逐渐演变为负向影响。原因在于，农业现代化差异所带来的省际间农业质量效益与竞争力的差距，有利于释放更多劳动力与土地资源，拓展农业增值增效空间。在区域协调发展战略影响下，区域间农业技术关联的溢出与扩散有效地强化了城乡融合关联网络。但随着区域间农业现代化差异的扩大，带来农业生产效率与生产能力的区域冲击，阻碍了资源要素在城乡间及区域间应有的集聚与扩散，致使区域城乡融合的契合点较少，弱化了空间关联。
3）金融规模差异对城乡融合空间关联网络的影响并不显著，原因在于，金融规模凭借信息技术共享的外溢及规模效应，破解资金流动掣肘，促进相邻区域间的竞争与模仿，搭建城乡融合沟通桥梁。然而，一方面，金融规模发展具有空间集聚特征，仍难以完全突破地理空间局限，省际间金融规模差异过大会带来空间挤出，抑制其他区域金融规模发展，加剧发达与欠发达区域间的金融发展鸿沟，无法充分发挥金融规模的扩散作用，桎梏资本流动；另一方面，区域间金融规模的差异也会引致经济增长速度的地区差异，造成促进城乡融合的“次渠道效应”并未充分显化，加之金融规模发展到一定程度所产生的负反馈闭环也会使金融发展的边际收益递减，难以促进省际间城乡融合关联关系的建立。

4 结论与讨论

4.1　结论

本文在系统测度中国省际城乡融合水平的基础上，采用修正引力模型与社会网络分析法，探讨中国城乡融合空间关联网络结构及其影响因素。主要结论为：1）2001—2021年中国省际城乡融合水平不断提升，但提升进程较为缓慢，省际间城乡融合水平差距逐步缩小，且在空间上呈由东向西梯度递减的分异特征。2）中国城乡融合空间关联网络结构呈现互补并存、叠层交叉的特征，网络异构性较强，且网络具备成长性特征，但城乡融合的空间关联尚未达到最佳水平，仍存在较大提升空间。3）地理空间邻近、经济发展水平差异与城镇化水平差异对城乡融合空间关联网络的优化与演进具有显著正向影响，产业结构高级化差异与农业现代化差异的作用方向和强度随时间变化呈现阶段性特征，而金融规模差异的影响并不显著。
结合研究结论，提出以下建议：1）应重视区域间城乡融合水平发展的空间非均衡性，发挥北京、上海等城乡融合水平较高地区的辐射带动作用，通过资源要素多向度流动、公共服务多方位覆盖、功能产业多维度培育、基础设施多地区延伸等方式带动周边地区城乡融合水平的共同提升。2）促进区域交通线路有效接驳与贯通，加强轨道交通、通信网络、移动支付等基础设施建设，为区域间要素流动创造条件，提高城乡融合空间关联强度；发挥东部地区主导控制作用，利用区位优势畅通要素流动，反哺中西部地区城乡融合发展，改善中西部地区交通物流设施建设，通过资源跨区域调配工程与特色产业发展，加强与东部地区要素流动的区际联系，共同扩大城乡融合网络的受益主体、关联链路与地域范围。3）激发各类经济要素发展活力，以经济发展持续缩小城乡收入差距，畅通城乡人口双向流通渠道，允许返乡人员就业创业并保障相关权益；搭建城乡产业协同发展平台，盘活农村存量建设用地，培育乡村新产业新业态，推动农村一二三产业相结合，弥合省际间农业生产差异，共同促进城乡融合网络结构优化与演进。

4.2　讨论

本文系统探索了中国城乡融合空间关联网络结构及其影响因素，弥补了现有文献对城乡融合空间关联分析及各省份在城乡融合网络中“作用”识别的不足。尤其是在区域经济发展分化明显、发展动力极化现象日益突出和发展合作关联日趋紧密的交互叠加影响下，探讨省际城乡融合空间关联网络的整体特征及个体省份在网络中的角色地位，对全面了解区域间城乡融合的空间传导机制显得尤为重要。这不仅呼应了中国省际城乡融合存在空间相关性与空间溢出效应（周佳宁 等，2019；郭海红 等，2020），也证实了不同地区在推动城乡融合进程中所处地位与作用各异（刘荣增 等，2020；罗婉璐 等，2023）。此外，以往研究认为经济发展水平（罗婉璐 等，2023）、城镇化水平（崔树强 等，2023）、产业结构高级化（周佳宁 等，2020）及农业现代化（崔树强 等，2023）对城乡融合具有明显的促进作用，而金融规模的促进作用并不显著（周佳宁 等，2022）。本文基于“关系数据”展开的城乡融合网络结构影响因素分析所得结论，强调了经济发展水平差异及城镇化水平差异对城乡融合关联网络的正向促进作用，并证实了当前金融规模未对城乡融合网络产生显著影响，而产业结构高级化差异与农业现代化差异对城乡融合网络的影响具有阶段性特征。
然而，本文仍存在有待深化之处：1）从省域层面对城乡融合空间关联网络进行研究，未来可下锚至市域或县域层面，以更精准地勾勒城乡融合空间关联特征；2）对城乡融合空间关联网络进行深层次、系统性与多维度的探析，并探讨城乡融合网络所诱发的效应及其溢出辐射地域范围。

1 《中国教育统计年鉴》与《中国城市建设统计年鉴》标注年份即为实际数据年份；其余年鉴实际数据为标注年份的上一年。

2 https://sites.wustl.edu/acag/datasets/surface-pm2-5/

王 凯：设定论文框架，把握论文进度；

刘美伦：数据处理、图表绘制与论文撰写；

谭佳欣：理论框架构建，论文修改与完善；

甘 畅：完善研究框架。

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