| 42 | 0 | 9 |
| 下载次数 | 被引频次 | 阅读次数 |
基于2011—2022年省级面板数据,采用社会网络分析(SNA)对我国城乡融合发展水平空间关联性进行实证分析,并通过QAP方法探究其影响因素。研究表明,我国城乡融合发展水平总体呈现逐渐上升的趋势,东部地区融合水平较高,中西部地区融合水平较低,整体呈现由东部向西部递减的分布格局。我国城乡融合发展水平空间联系日益紧密,网络结构日趋复杂化、稳定化;上海、北京、江苏、浙江、广东、天津等省份处于网络核心,对城乡融合发展水平的空间溢出效应影响较大;北京、上海、江苏、浙江、天津、河南等省份在网络扮演着中心行动者角色;贵州、重庆、北京、甘肃、上海、河南等省份在网络中发挥“桥梁”与“中介”作用。地理邻接、经济发展、科学技术、税收负担、金融发展的差异大,均能提升省际城乡融合的空间关联。
Abstract:Based on provincial panel data from 2011 to 2022, this study employs Social Network Analysis(SNA) to empirically examine the spatial correlation of urban-rural integration development levels in China and investigates its influencing factors using the QAP method. The results show that the overall level of urban-rural integration in China has been gradually increasing, with higher integration levels in the eastern region and lower levels in the central and western regions, presenting a declining distribution pattern from east to west. The spatial 11 connections of urban-rural integration development have become increasingly close, with the network structure growing more complex and stable. Provinces such as Shanghai, Beijing, Jiangsu, Zhejiang, Guangdong, and Tianjin are at the core of the network and exert significant spatial spillover effects on urban-rural integration development. Beijing, Shanghai, Jiangsu, Zhejiang, Tianjin, and Henan play central actor roles in the network. Provinces such as Guizhou, Chongqing, Beijing, Gansu, Shanghai, and Henan serve as "bridges" and "intermediaries" in the network. Geographical proximity, as well as significant differences in economic development, science and technology, tax burden, and financial development, all enhance the spatial correlation of interprovincial urban-rural integration.
[1]刘明辉,卢飞.城乡要素错配与城乡融合发展——基于中国省级面板数据的实证研究[J].农业技术经济,2019(2):33-46.
[2]赵德起,陈娜.中国城乡融合发展水平测度研究[J].经济问题探索,2019(12):1-28.
[3]崔格格,刘维奇.中国城乡融合发展的时空演变及动力机制[J].统计学报,2021,2(4):28-43.
[4]赵华,丁凡.新时代城乡融合发展水平的测度研究——基于新发展理念的视角[J].南大商学评论,2019(4):26-42.
[5]何仁伟.城乡融合与乡村振兴:理论探讨、机理阐释与实现路径[J].地理研究,2018,37(11):2127-2140.
[6]谢守红,周芳冰,吴天灵,等.长江三角洲城乡融合发展评价与空间格局演化[J].城市发展研究,2020,27(3):28-32.
[7]廖祖君,王理,杨伟.经济集聚与区域城乡融合发展——基于空间计量模型的实证分析[J].软科学,2019,33(8):54-60.
[8]辛金国,马帅西.数字经济对城乡融合发展的空间溢出及门槛效应研究——以浙江省为例[J].调研世界,2022(8):67-77.
[9]周佳宁,秦富仓,刘佳,等.多维视域下中国城乡融合水平测度、时空演变与影响机制[J].中国人口·资源与环境,2019,29(9):166-176.
[10]周德,戚佳玲,钟文钰,等.城市群城乡融合发展:测度评价、障碍因素与驱动因素[J].地理研究,2023,42(11):2914-2939.
[11]李艳,叶明确,罗唯.共同富裕视角下浙江省城乡融合发展水平测度与演化研究[J].兰州学刊,2022(6):113-127.
[12]张爱婷,周俊艳,张璐,等.黄河流域城乡融合协调发展:水平测度、制约因素及发展路径[J].统计与信息论坛,2022,37(3):34-43.
[13]李成龙,周宏,张良.数字经济对城乡融合发展的影响及路径研究[J].重庆大学学报(社会科学版),2025,31(1):17-34.
[14]赵云辉,吴心月,白佳奇,等.数字经济、产业融合与城市经济高质量发展——基于制度环境的调节作用[J].财经理论研究,2023(1):1-18.
[15]吴旭辉.中国式现代化水平的多维测度[J].财经理论研究,2024(5):1-11.
[16]张亚丽,陈杨洋,项本武.长三角城市群城乡融合发展格局演变及其影响因素[J].地理科学,2024,44(11):1955-1965.
基本信息:
中图分类号:F323;F299.2
引用信息:
[1]方大春,翁晨星.城乡融合发展水平空间特征与影响因素研究[J].山东工商学院学报,2026,40(02):27-37+51.
基金信息:
安徽高校人文社会科学研究重大项目“长三角城市群高质量发展协同路径研究”(2023AH040146)
2026-04-15
2026-04-15