中国省域人口集聚、公共资源配置与服务业发展时空耦合及驱动因素

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　　摘要：本文在分析人口集聚、公共资源配置与服务业发展三者耦合协调机理上，构建了三者耦合协调度评价指标体系，利用耦合协调度模型、空间自相关和灰色关联度模型，探讨了2007—2016年中国31个省区市人口集聚、公共资源配置与服务业发展综合水平及三者耦合协调度时空异质特征，分析了影响三者耦合协调度变化的主要驱动因素。结果表明：①各省区市人口集聚、公共资源配置与服务业发展综合水平总体均呈现上升趋势，但三者阶段间及内部发展速度存在差异。②三者耦合协调度呈明显逐步上升态势，省际差异逐渐缩小，总体从勉强协调进入初步协调，其中东部地区率先进入中级协调，空间上呈现东部>东北>西部>中部的发展格局。③三者耦合协调度在省际尺度上表现出显著的全局与局部自相关特征，随时间呈现出集聚-分散-集聚的发展走势，强强集聚与弱弱集聚的空间俱乐部趋同特征明显。④影响三者耦合协调度的驱动因素具有明显的地域差异，其驱动因素作用强度按投资拉动、人口素质、经济驱动、政府调控和产业结构依次递减。本研究旨在为评估中国省域人口集聚、公共资源配置与服务业协调发展提供一定的定量依据，从而为新时代下新型城镇化高质量建设奠定一定的科学决策基础。
　　关键词：人口集聚;公共资源配置;服务业发展;耦合协调;驱动因素
　　中图分类号：F291.1 文献标识码：A 文章编号：1002-2104（2019）12-0077-10 DOI：10.12062/cpre.20190814
　　 党的十九大报告指出，中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，新型城镇化建设是迈向高质量发展必由之路。城市化的本质是区域人口、资源与产业在政府和市场两种力量共同作用下重新进行空间配置的过程[1]，人口集聚、公共资源配置和服务业发展是城市化的核心要素。在城市化进程中人口集聚为服务业发展创造市场需求，汇集形成服务业发展的劳动力源泉，是服务业快速发展的重要动力，而人口集聚过快又会产生城市就业与公共资源供给压力问题;优化公共资源配置是提升居民生活水平的保障，并引导人口集聚，是服务业发展的重要推力，但由于长期以来受户籍政策影响造成了资源配置的扭曲，抑制了人口向城市集聚，因而也在一定程度上影响了服务业快速发展。人口集聚、公共资源配置与服务业发展过程中任何一环的脱节，都会阻碍新型城镇化的高质量发展。三者协调发展问题已成为新型城镇化背景下城市经济研究的热点和难点问题之一，也是区域经济学研究热点问题之一。那么，中国省域人口集聚、公共资源配置与服务业发展三大系统（下文简称PRS）之间的发展关系如何？不同时空下三者耦合协调关系是否会有变化以及如何变化？影响三者耦合协调发展水平变化的驱动因素都有哪些？本文拟围绕这些问题展开研究，以期能促进三者耦合协调发展。
　　1文献综述
　　国内外关于对人口集聚、公共资源配置与服务业发展之间相互关系研究已取得丰硕成果。公共资源配置是指由政府等公共组织所提供能够满足居民基本生活需求的公共产品和服务，具有一定消费非竞争性、受益非排他性和效用不可分割性，主要包括市政建设、社会保障、生态保护以及科教文卫资源等[2]。从人口集聚与公共资源配置关系看，Tiebout[3]指出人口迁移者会选择公共品和税收组合最符合其偏好的地区居住。Borcherding、Bergstrom[4-5]基于消费者选择理论分析人口特征对公共品最优供给水平的影响。蔡秀云、赵领娣等[6-7]对城市人口集聚与公共服务供给关系进行实证分析。尹鹏、曹现强等[8-9]分别对吉林、山东等地人口城镇化与公共服务资源配置耦合协调发展状况进行实证研究。初雪、许恒周等[10-11]分别对甘肃、京津冀等地人口城镇化与公共服务资源配置协调效率进行测度分析。就人口集聚与服务业发展关系而言，Henderson[12]认为城市人口集聚可提高二、三产业间的信息交流效率，从而推动产业结构转型升级。Clark[13]则借用40多个国家时序数据进行分析，得出随着经济发展和人均收入的提高，就业人口从农业转移到制造业，再转移到服务业。彭昱等[14]利用289个地级市面板数据实证分析了人口集聚对服务业发展的影响。肖智等[15]基于新经济地理学理论系统分析了劳动力流动与服务业发展的影响因素以及两者之间的内生性关系。钟敏等[16]通过实证分析发现人口的增长与集聚带来的人口红利会促进服务业劳动生产率增长。李林杰等[17]实证分析了河北省服务业与人口城市化协调发展的状况。范洪敏等[18]运用耦合协调度模型对我国人口结构与产业结构耦合协调度进行测算与分析。焦勇[19]、李建萍等[20]实证分析了人力资本积聚对产业结构升级的影响，认为人力资本集聚可以推動产业结构向中高端迈进。关于公共资源配置与服务业发展关系研究，学者们大多以公共财政支出为视角观察服务业发展问题。Lichtenberg[21]指出地方财政支出对产业升级具有引导作用。Eckstein et al[22]认为政府财政支出增加能够促进服务业的发展和集聚。郝宏杰[23]实证检验了地方财政支出、教育支出、科技支出与公共交通支出对服务业发展的影响。李斌等[24]则采用分位数回归方法分别对经济性公共服务、保障性公共服务、社会性公共服务、发展性公共服务与产业结构升级关系进行实证研究。魏作磊等[25]实证分析公共服务支出对服务业发展影响，发现扩大公共服务支出、完善公共服务体系促进人力资本发展是我国加快服务业发展的重要着力点。
　　综上所述，现有研究多聚焦于人口集聚、公共资源配置与服务业发展之间两两关系的定性和定量分析，但对三者之间关系研究较少，特别鲜有从时空耦合视阈探究三者耦合协调演化规律。研究单元侧重于单个城市或省区，缺少中观尺度的省际对比。鉴于此，本文以中国31个省区市（因数据可得性等原因不包括港澳台地区，以下同）为研究对象，在分析三者耦合协调机理的基础上，尝试构建PRS系统耦合协调评价指标体系，运用耦合协调度模型、空间自相关和灰色关联度模型等方法对2007—2016年中国31个省区市三大子系统综合发展水平、耦合协调度时空分异特征及驱动因素展开分析，为新时期提高新型城镇化发展质量及区域可持续发展战略实施提供决策参考。 　　2 机理分析、指标体系与研究方法
　　2.1 三系统耦合协调机理分析
　　 耦合是指两个或多个系统通过彼此作用而相互影响的现象。耦合度是描述系统或要素相互影响的程度。协调是指两种或两种以上系统或系统要素之间配合得当、和谐一致、良性循环的关系。耦合协调度是度量系统间或系统内部要素间在发展过程中彼此和谐一致的程度，体现系统由无序走向有序的趋势[26]。
　　 人口集聚、公共资源配置与服务业发展作为新型城镇化发展的核心要素，三者变化趋势及其耦合匹配程度，直接影响新型城镇化发展质量及区域可持续发展能力。三者相互作用关系表现为：①人口集聚为服务业发展提供充足的劳动力、智力支持和市场空间，扩大对教育、养老、医疗、社会管理等公共资源的配置需求，是服务业发展内生动力。②公共资源优化配置促进基础设施、科教文卫事业和生态环境发展，改善人居环境，促进人口集聚，为服务业发展扩充劳动力来源、创造服务消费市场，是服务业发展外生动力。③服务业发展为人口集聚提供必需的产品、服务和就业岗位，是人口空间集聚的重要市场动力，并通过税收贡献等为政府改善公共资源配置、引导人口集聚创造条件。可见，人口集聚、公共资源配置与服务业发展三要素是彼此影响、彼此作用、彼此促进，对三者耦合协调性进行测度与分析具有一定的理论与实践价值。
　　2.2 指标体系的构建
　　 为了准确评价人口集聚、公共资源配置与服务业发展的关系，参照已有研究成果[27-29]，遵循完备性、层次性和可操作性等原则，构建PRS系统耦合协调度评价指标体系（见表1）。对人口集聚综合水平的评价从人口规模、人口教育、人口年龄、人口收入四个方面概括，选取8个指标;对公共资源配置综合水平的评价从文化教育、医疗卫生、社会保障、环境保护、邮政通讯、基础设施六个方面概括，选取30个指标;对服务业发展综合水平的评价从发展规模、发展效益、发展结构三个方面概括，选取8个指标。本文所需原始数据来自《中国统计年鉴》（2008—2017年），个别部分缺失数据采用邻近年份数值进行线性插补。
　　2.3 研究方法
　　2.3.1 综合发展水平评价模型
　　 本文采用极差法对指标数据进行标准化处理，选取熵值法来客观确定评价指标权重，运用多目标加权求和方法求得三个系统的综合发展水平指数[30]。
　　3 测算结果分析
　　3.1 人口集聚、公共资源配置与服务业发展综合水平时
　　序演变分析
　　 运用综合发展水平评价模型，测算2007—2016年中国省域人口集聚、公共资源配置与服务业发展的综合水平指数（见图1）。将十年研究期分为两个阶段，以便进行历时性演变与共时性对比分析。
　　 2007—2016年人口集聚综合水平指数基本呈现平稳缓慢增长态势，由2007年的0.416 2上升至2016年的0.496 8，年均增长率为1.99%。分阶段来看（见图2），人口集聚综合水平两个阶段均呈现出波动且趋同的发展态势，但不同阶段省际人口集聚速度存在显著差异。2007—2011年，31个省区市人口集聚综合水平均值为0.440 8，阶段标准差为0.117 2，高于综合水平均值的省区共有15个。东部地区除海南外其他省区的人口集聚综合水平都高于均值，其原因主要在于东部经济持续高速发展、用工需求保持旺盛，吸引了大量适龄劳动人口从其他区域流向东部地区。东北地区的黑吉辽三省区人口集聚综合水平都高于均值。中西部地区只有山西、湖北、内蒙古的人口集聚综合水平高于均值。2012—2016年，31个省区市的人口集聚综合水平均值为0.494 0，同比增长12.07%，阶段标准差为0.108 4，同上一阶段相比有所下降，表明省际人口集聚综合水平差距正在逐渐缩小。新增省区为西部的陕西，而东部的河北和东北的黑龙江因增速放缓导致综合水平低于均值。综合来看，2007—2016年人口集聚综合水平省际差异呈缩小趋势，逐渐趋向均衡发展，空间上呈现东部>东北>中部>西部的分布格局。
　　2007—2016年公共资源配置综合水平指数呈逐年稳定上升态势，由2007年的0.312 4上升至2016年的0.515 6，年均增长率为5.72%，为人口集聚和服务业发展创造了重要条件。分阶段来看（见图3），两阶段公共资源配置综合水平呈明显上升趋势，不同阶段及阶段内部各省区市发展速度有所差异。2007—2011年，31个省区市公共资源配置综合水平均值为0.367 3，阶段标准差为0.090 3。高于综合水平均值的省区市共有16个，主要分布在东部地区除海南外其余9个省区，东北地区的辽宁、吉林，中部地区的山西，以及西部地区的陕西、宁夏、青海和新疆。2012—2016年，各省区市的公共资源配置综合水平增速较为明显，公共资源配置综合水平均值为0.483 1，阶段标准差为0.083 0。同上一阶段相比，综合水平显著提升，同比增长31.53%;阶段标准差呈明显缩小态势，表明省际公共资源配置差距显著缩小。新增省区市为西部的内蒙古和重庆，而东部的河北和西部的青海因增速放缓，综合水平低于均值范围。综合来看，2007—2016年各省区市公共资源配置综合水平都有明显提升，在空间上呈东部>东北>西部>中部的分布格局，省际差距呈缩小态势，逐步走向均衡发展的态势明显。
　　 2007—2016年服务业发展综合水平指数呈波动上升的发展态势，从2007年的0.179 0上升至2016年的0.320 1，年均增长率为6.67%。分阶段来看（见图4），不同时序下各省区市服务业发展综合水平呈上升趋势，但增长速度存在差异。2007—2011年，31个省区市的服务业发展综合水平均较低，综合水平均值为0.2028，阶段标准差为0.087 9。高于综合水平均值的省区市仅有8个，主要分布在东部地区的北京、上海、天津、广东、江苏、海南，以及西部地区的西藏、贵州。2012—2016年，各省区市的服務业发展综合水平均有所提升，但发展速度出现差异，综合水平均值为0.266 7，比前一个阶段增长31.51%，阶段标准差为0.102 5，同上一阶段相比有所上升，省际服务业发展水平差异呈扩大趋势。新增加的省区为东部的浙江和西部的内蒙古。综合来看，2007—2016年各省区市的服务业发展综合水平都呈较快增长趋势，但基础和增速不同使省际差距进一步扩大，空间上呈现东部>西部>东北>中部的分布格局，且具有明显地带性差异。 　　3.2 人口集聚、公共资源配置与服务业发展耦合协调度时空演变分析
　　 基于耦合协调度模型计算可得2007—2016年31个省区市的PRS系统耦合协调度，并依据其耦合协调度数值划分相应的等级，据此分析PRS系统耦合协调发展时空演变状况。从时间演变来看（见表3），全国PRS系统耦合协调水平呈现逐步上升趋势，2007年耦合协调度为0.524 5，为勉强协调，2012年耦合协调度为0.600 7，首次跨进初级协调，2016年耦合协调度为0.653 6，进入初级协调的中期，十年间耦合协调度的年均增长率为2.47%。就四大区域而言，PRS系统耦合协调度均呈逐步上升态势。其中东部地区2007年为0.582 8，为勉强协调，2016年为0.713 8，为中级协调，年均增长率为2.28%。东北地区2007年为0.526 0，为勉强协调，2016年为0.656 7，为初级协调，年均增长率为2.5%。中部地区2007年为0.491 0，为濒临失调，2016年为0.607 5，为初级协调，年均增长率为2.39%。西部地区2007年为0.492 4，为濒临失调，2016年为0.625 7，为初级协调，年均增长率为2.7%。可见，2007—2016年，PRS系统耦合协调度水平呈现东部、东北、西部、中部依次递减分布。
　　从空间演变来看（见表4），2007—2011年，31个省区市的PRS系统耦合协调度处于濒临失调至中级协调的范围内，均值为0.556 6，阶段标准差为0.067 3。其中，东部地区的北京、上海处在中级协调阶段，天津、江苏处在初级协调阶段，其余6个省区均处在勉强协调阶段。东北的黑吉辽三省均处在勉强协调阶段。中西部大部分省区处在勉强协调阶段，而江西、河南、四川、云南与贵州处在濒临失调阶段。2012—2016年，31个省区市的PRS系统耦合协调度处于勉强协调至良好协调的范围内，均值达到0.624 3，比上一阶段增长12.16%;阶段标准差为0.065 1，比上一阶段下降3.27%，表明PRS系统耦合协调度省际差异略有缩小，逐步走向均衡的趋势进一步显现。其中，东部地区的北京进入良好协调阶段，上海、天津进入中级协调阶段，其余省区均进入初级协调阶段。东北的黑吉辽三省均已进入初级协调阶段。中部的山西、湖北及西部的内蒙古、重庆、陕西、宁夏和西藏进入初级协调阶段，其余省区均处在勉强协调阶段。综合来看，2007—2016年31个省区市PRS系统耦合协调度均得到快速提升，东部发达省区一直处于领先地位，中西部地区在政策红利支持下逐步赶超，总体上耦合协调发展的省际差异在逐步缩小，均衡发展趋势有所显现。
　　3.3 人口集聚、公共资源配置与服务业发展耦合协调度
　　空间自相关分析
　　 中国31个省区市PRS系统耦合协调度在空间分布上存在一定关联性，为进一步分析其空间分布特征，本文采用空间自相关方法对PRS系统耦合协调度进行分析。
　　 （1）全局空间自相关。遵循Rook原则来构建空间权重矩阵，通过ArcGIS、GeoDa软件来度量2007—2016年31个省区市PRS系统耦合协调度的全局Moran's I指数（见图5）。
　　2007—2016年PRS系统耦合协调度的全局Morans I的估计值均为正，且均通过了显著性检验（Z（I）>1.96，P（I）<0.05），表明各省区市PRS系统耦合协调水平呈空间正相关性分布。其中，全局Morans I指数在2007—2010年间呈上升趋势，由2007年的0.3246上升至2010年的0.3706，但2011年开始逐年下降，2015年降到0.2697，2016年又回升至0.3031，PRS系统耦合协调度随时间呈现出集聚-分散-集聚的发展趋势。
　　（2）局部空间自相关。全局Morans I指数只能反映PRS系统耦合协调度的整体关联度，为了弥补此不足，选取2007—2011年和2012—2016年PRS系统耦合协调度均值为研究断面，采用GeoDA软件，来测度各省区市PRS系统耦合协调度集散状况及演化特征。将各省区市耦合协调度的空间集聚类型划分为4个象限（见表5）。分布在第一象限（HH）代表省区及周边省区PRS系统耦合协调度均属于高值区;第二象限（LH）代表省区PRS系统耦合协调度低而周边高;第三象限（LL）代表省区及周边省区PRS系统耦合协调度均属于低值区;第四象限（HL）代表省区PRS系统耦合协调度高而周边低。总体来看，中国多数省区均处于第一、三象限，表明PRS系统耦合协调度较高的省区出现强强集聚效应，耦合协调度低的省区则出现弱弱集聚效应，在空间上表现为组团式的环状分布。具体来说，在HH集聚区：东部省份一半以上位于此区，主要集中在北京、上海等地区，空间集聚态势逐渐由分散状态向东部沿海集聚。在LL集聚区：中西部省份多位于此区，两阶段内该类型区省份数量所占比例由45.2%增加到54.8%，成为所占比例最高的类型区，空间集聚态势进一步加强且呈向中西部集聚态势。在LH集聚区：该区省份数量略有波动，但整体保持稳定，是所占比例最低的类型区，说明低值区域受高值区域溢出效应影响不大。空间分布呈由相对分散状态趋向东部集中发展态势。在HL集聚区：两阶段内该类型区省份数量所占比例由22.6%下降到16.1%，说明高值区域受低值区域溢出效应影响较大，正逐渐向低值区域过渡。值得注意的是广东省PRS系统耦合协调度虽位前列，但其周边省份耦合协调度相对较低，其向福建、广西等周边地区的扩散作用并未发挥出来，为此广东在HL集聚区内。综合来看，PRS系统耦合协调度在空间上呈现显著的强强集聚与弱弱集聚的空间俱乐部趋同特征，强强集聚类型主要分布于东部地区，弱弱集聚类型主要分布于中西部地区，随时间演变各集聚类型分布及数量基本保持稳定。
　　3.4 人口集聚、公共资源配置与服务业发展耦合协调度的驱动因素
　　 PRS系统耦合协调水平变化是多种因素共同作用的结果，为进一步探讨PRS系统耦合协调发展的驱动因素，本文利用灰色关联度模型对其进行实证分析。借鉴前人研究成果[34]，综合考虑31个省区市PRS系统耦合协调发展的实际情况，同时吸收本领域内相关专家的意见和建议，最终确定以下因子作为驱动因素，分别为： ①经济驱动。经济发展水平与人口集聚是紧密相连的，不仅改善人民生活质量，还为优化公共资源配置与服务业进一步发展提供资本支持，是PRS系统耦合协调发展的物质保障，本文以人均地区生产总值（元/人）作为具体指标。②产业结构。调整产业结构，转变传统的经济生产生活方式可以提高城市经济自身的稳定性，为引导人口集聚与居民消费创造条件，是PRS系统耦合协调发展直接推动力，本文以第三产业占GDP比重（%）作为具体指标。③人口素质。促进劳动者对新技能的学习能够推进高端服务业和技术密集型服务业发展，进一步提高服务业劳动生产率及吸纳劳动力能力，是PRS系统耦合协调发展的支撑力，本文以每万人在校大学生数（人）作为具体指标。④政府调控。政府資金、政策和制度对PRS系统耦合协调发展起到引导调节作用，是PRS系统耦合协调发展的保障力量，本文以人均地方财政支出（元/人）作为具体指标。⑤投资拉动。固定资产投资可以带动区域市政基础设施建设，创造大量就业岗位，拉动人口集聚，促进服务业发展，是PRS系统耦合协调发展的主要动力，具体指标以人均社会固定资产投资（万元/人）表示。根据选取的指标数据，运用灰色关联度模型得到31个省区市PRS系统耦合协调度与5个驱动因素指标的关联度，结果见表6。关联度越高，则表示该驱动因素对PRS系统耦合协调水平影响程度越大。 　　根据表6可知，经济驱动、产业结构、人口素质、政府调控、投资拉动5个驱动因素与PRS系统耦合协调水平关联度都在0.6以上，属于较强关联度，这表明各驱动因素指标与PRS系统耦合协调发展均具有密切联系。驱动因素按其影响程度从强到弱排序依次为：投资拉动>人口素质>经济驱动>政府调控>产业结构。
　　（1）投资拉动与PRS系统耦合协调水平的关联度最高，均值为0.7468，说明投资拉动对PRS系统耦合协调发展影响作用最大，其原因可能是固定资产投资可通过短期的需求效应和长期的供给效应促进PRS系统耦合协调发展。其中，高于关联度均值的省区共21个，主要分布在东部地区的山东、河北、福建，东北地区的黑吉辽三省，中部地区除湖北外其余5个省区，以及西部地区除西藏、青海外其余10个省区，空间上呈现出中部>西部>东北>东部的分布格局。这表明相比富裕的地区，经济欠发达地区的投资拉动对PRS系统耦合协调发展度的影响更大，其原因主要在于中西部地区经济基础较为薄弱，薄弱的经济基础使得同等程度的固定资产投资对PRS系统耦合协调发展的影响更为敏感，影响程度也要高于其他地区。
　　 （2）人口素质与PRS系统耦合协调水平关联度均值为0.7242，表明人口素质对PRS系统耦合协调发展影响作用处在第二强，其原因在于人口受教育程度不仅对服务业劳动生产率提高具有促进作用，还可带动对公共资源配置的需求。高于关联度均值的省区共16个，主要分布在东部的河北、福建、江苏、海南、山东5 个省区，东北的辽宁、黑龙江2个省区，中部的湖南、山西、安徽3个省区，以及西部的甘肃、四川、广西、贵州、宁夏、新疆6 个省区，呈现出东北>东部>中部>西部的分布特征。这表明人口素质对东部和东北地区PRS系统耦合协调发展度的影响程度明显高于中西部地区，其主要原因在于东部和东北地区拥有较好的经济基础且吸引外来资金的能力较强，在人才集聚以及技术信息汇聚等方面具有中西部地区无法比拟的先天优势。
　　 （3）经济驱动与PRS系统耦合协调水平的关联度均值为0.6596，表明经济驱动是PRS系统耦合协调发展的关键因素。高于关联度均值的省区共14个，主要分布在东部地区的浙江、上海、广东、山东、福建、江苏，东北地区的辽宁，中部地区的河南、江西，以及西部地区的内蒙古、四川、重庆、青海、新疆，呈现东部>中部>东北>西部的特征分布。这种分布特征与各区域的区位优势密切关联，这主要是由于东部地区在全国经济发展中占据主导地位，无论是基础设施硬环境还是就业、收入等软环境都好于其他区域，由此形成的经济集聚效应进一步促进了PRS系统耦合协调发展。
　　 （4）政府调控与PRS系统耦合协调水平的关联度均值为0.611 2，表明实施积极的财政政策和货币政策，能够通过优化公共资源配置促进人口集聚来推动服务业发展。高于关联度均值的省区共15个，主要分布在东北地区的黑龙江，中部地区的河南、江西、安徽，以及西部地区除陕西外其余11个省区，空间上为西部>中部>东北>东部的分布特征。这表明政府调控对西部地区PRS系统耦合协调发展度的影响程度明显高于其他地区，其原因主要在于西部地区由于区位条件和历史发展背景，社会经济发展水平相对落后，为此政府的政策和资金扶持对PRS系统耦合协调发展的影响更为有效且重要。
　　 （5）产业结构与PRS系统耦合协调水平的关联度均值为0.611 0。产业结构转型升级可扩大地区经济规模，创造更多的就业岗位，拉动人口流动与居民消费，在一定程度上有利于PRS系统耦合协调水平的提升。高于关联度均值的省区共16个，主要分布在东部的北京、上海、廣东、福建、海南5个省区，东北的黑龙江1个省区，中部的湖南、河南、山西、江西4个省区，以及西部地区的云南、甘肃、四川、重庆、西藏、广西6个省区，空间上呈中部>西部>东部>东北的分布格局。这可能的解释为相比东部和东北地区，中部和西部地区的经济规模较小，其产业结构变动对PRS系统耦合协调发展的影响更为敏感有效，影响程度也高于东部和东北地区。
　　4 结论与探讨
　　4.1 主要结论
　　 （1）2007—2016年，人口集聚综合水平呈现缓慢增长趋势，省际差异呈缩小趋势，形成东部>东北>中部>西部的发展格局;公共资源配置综合水平呈稳定上升趋势，省际差距呈缩小态势，空间上呈东部>东北>西部>中部的分布格局;服务业发展综合水平呈波动上升态势，省际差距呈扩大趋势，空间格局呈东部>西部>东北>中部的特征分布。
　　 （2）2007—2016年，PRS系统耦合协调水平呈逐步上升趋势，总体从勉强协调进入初步协调，其中东部地区率先进入中级协调，形成东部>东北>西部>中部的发展格局;耦合协调发展的省际差异在逐步缩小，均衡发展趋势有所显现。
　　 （3）PRS系统耦合协调度在省际尺度上表现出显著的全局空间正相关特征，随时间呈现出集聚-分散-集聚的演变模式;局部空间上呈现显著的强强集聚与弱弱集聚的空间俱乐部趋同特征。
　　 （4）影响PRS系统耦合协调度的驱动因素具有明显的地域差异，其驱动因素作用强度按投资拉动、人口素质、经济驱动、政府调控和产业结构依次递减。其中，经济驱动对东部地区影响最大，产业结构与投资拉动对中部地区影响最大，人口素质对东北地区影响最大，政府调控对西部地区影响最大。
　　 依据上述结论，笔者认为，各省区市应根据自身人口集聚、公共资源配置与服务业发展耦合协调程度，结合地区的社会经济发展条件制定差别化区域发展策略：东部地区应以雄厚的经济实力为基础，发挥比较优势，根据人口集聚态势优化公共资源配置，加快高端服务业和技术密集型服务业发展。东北地区应进一步加快推进户籍制度改革，出台更多吸引高素质人才的政策，创新流动人口服务管理制度，把有稳定就业岗位的农业转移人口逐渐市民化，推动劳动密集型服务业向人才和资本密集型服务业转变。中部地区则应当继续加大社会固定资产投入力度，提高城市基础设施建设和资源环境承载力，加大承接发达地区产业转移，提升培育发展优势产业能力。西部地区应进一步加强政府的引导作用，通过政策倾斜、资金扶持等加大公共资源要素投入，改善区域人居环境和营商环境，继续提高西部人口集聚水平，同时利用区位特点，主动承接部分劳动密集型服务产业的转移，在发展传统制造业的同时积极培育和发展与其关联的生产性服务业。 　　4.2 讨论
　　 人口集聚、公共资源配置和服务业发展是新型城镇化发展的核心要素，三者变化趋势及其耦合匹配程度直接影响新型城镇化发展质量。鉴于此，本文探讨了2007—2016年中国31个省区市人口集聚、公共资源配置与服务业发展综合水平及耦合协调度时空分异特征，分析了影响三者耦合协调度变化的主要驱动因素，可为新型城镇化高质量发展提供科学理论依据，也进一步丰富发展了区域可持续发展理论内涵。但是，限于数据可获得性，目前指标体系还很难全面刻画三者全部内涵，构建更为全面、合理的指标体系值得进一步探索。同时，对系统发展趋势的预测也需作进一步地深入探讨。此外，以上研究是基于中国省级地域单元，若采用地市、县域数据对三者耦合协调水平进行测度分析，将能更深入地揭示三者耦合协调度区域差异、时空演变趋势和驱动因素，对各级地方政府实施新型城镇化高质量发展战略具有更大应用价值。
　　（编辑：王爱萍 ）
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　　AbstractOn the basis of analyzing the coupling coordination mechanism between population agglomeration， public resource allocation and service industry， this paper established an evaluation index system of coupling coordination degree between the above three subsystems. By applying coupling coordination degree model， spatial autocorrelation model and grey correlation model， it explored the evolution of the comprehensive development between population agglomeration， public resource allocation and service industry， discussed the spatialtemporal differentiation characteristics of coupling coordination degree between the three subsystems in 31 provinces of China from 2007 to 2016， and then analyzed the main driving factors to affect the change of coupling coordination degree. The results showed that： ①The overall level of provincial population agglomeration， public resource allocation and service industry development generally had an increasing trend， but there were differences between the three stages and the internal development speed. ②Coupling coordination degree between the three subsystems gradually displayed an upward trend， and the provincial differences were gradually narrowing， entering the initial coordination stage from the barely coordination stage; the eastern region was the first to enter the intermediate coordination stage， and at the spatial level， it had development pattern of ‘eastern region>northeast region>western region>central region’.③ Coupling coordination degree had significant global and local autocorrelation features at provincial level and showed the development trend of aggregation–dispersion–aggregation over time. The spatial club convergence feature of strongstrong and weakweak aggregation was obvious. ④Obvious regional differences existed in the driving factors influencing the coupling coordination degree between the three subsystems， and the strength of driving factors decreased in the sequence of investment drive， population quality， economic drive， government regulation and industrial structure. This study provided a quantitative basis to evaluate the coordination development between the provincial population agglomeration， public resource allocation and service industry， and to lay scientific decisionmaking foundation for the highquality construction of new urbanization in the new era.
　　Key wordspopulation agglomeration; public resource allocation; service industry development; coupling coordination; driving factor
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