Минск, Беларусь
аспирант
Беларусь
УДК 51-7 Применение математических методов исследования в других областях знания
Разработана система оценки уровня развития новой урбанизации в Китае, основанная на четырех критериях — население, экономика, пространство, общество — и включающая восемь вторичных показателей. На основе панельных данных по провинциям Китая за период 2013—2023 гг. с помощью энтропийного метода определен вес показателей и рассчитана комплексная оценка уровня новой урбанизации для каждой провинции. С помощью глобального и локального индекса Морана рассчитаны пространственное распределение эволюции и ее пространственно-временные характеристики. Методом анализа серой корреляции определена степень влияния каждого фактора, отраженного во вторичном показателе, на комплексный уровень новой урбанизации. Выявлены ключевые факторы урбанизации, имеющие наивысшую степень серой связи. Представлена эмпирическая база системной оценки урбанизации и даны практические рекомендации, способствующие пониманию ее многомерной сущности и механизмов ее синергетического развития.
развитие урбанизации, энтропийный метод, индекс Морана, серая корреляция, пространственно-временная эволюция
Art. ID: m11s01a15
Введение
В продолжение более 40 лет реформ и политики открытости средний ежегодный прирост уровня урбанизации в Китае составил 1,04 п. п., что превышает среднемировой показатель роста за аналогичный период и является мощной опорой для быстрого роста национальной экономики (Fan Yeting et al., 2022). Новая урбанизация, ориентированная на развитие человека, содержит огромный потенциал внутреннего спроса, среднесрочного и долгосрочного роста (Wang Minli, 2025), что достигается через синергетическую оптимизацию экономических, социальных, демографических и пространственных аспектов, предполагающую обеспечение инклюзивности, устойчивости, эффективности и справедливости (Kuang Kai-jin et al., 2025). В прошлом традиционная экстенсивная урбанизация породила проблемы, требующие неотложного решения, такие как:
- безудержное расширение городских территорий в погоне за скоростью развития;
- расточительное использование земельных ресурсов;
- массовая миграция сельского населения (Чжай, Карпенко, 2025);
- обострение ситуации с занятостью в городах;
- серьезный ущерб экологической среде.
В отличие от традиционной урбанизации, ориентированной исключительно на перемещение населения и территориальную экспансию, для новой урбанизации характерны глубокие трансформации (Карпенко, Хэи, 2025). Следовательно, научное построение системы оценки новой урбанизации, точное измерение уровня развития и углубленный анализ закономерностей ее пространственно-временной эволюции и внутренних факторов имеют важное теоретическое и практическое значение (Карпенко, Хао, 2022; Карпенко, Пан, 2023; Пан, Карпенко, 2025; Карпенко, Чжан, 2025). В комплексной оценке целесообразно интегрировать три метода: энтропийный метод (для объективного взвешивания), индекс Морана (для пространственного анализа) и степень серой корреляции (для анализа факторов), — формируя целостную исследовательскую цепочку: оценка уровня → пространственно-временной анализ → выявление причин.
Разработка комплексной системы оценки уровня новой урбанизации в Китае
Энтропийный метод является методом объективного взвешивания. Учитывая, что стратегия новой урбанизации была официально предложена в 2012 г., для оценки ее качества отбираем данные по 31 провинции Китая за период 2013—2023 гг. [1] и анализируем с помощью метода энтропийных весов. С целью оценить уровень новой урбанизации на основе четырех параметров: население (Карпенко, Рассеко, 2022), экономика, пространство и общество — строим систему показателей, включая восемь вторичных показателей (табл. 1). За общий показатель принимаем уровень новой урбанизации.
Таблица 1. Система показателей для оценивания уровня новой урбанизации
Table 1. A system of indicators for assessing the level of new urbanization
|
Показатель первого уровня |
Показатель второго уровня |
Направление воздействия |
Вес |
|
Демографическая урбанизация |
Уровень урбанизации, % |
+ |
0,1109 |
|
Численность студентов бакалавриата, чел |
+ |
0,1329 | |
|
Экономическая урбанизация |
ВВП на душу населения, юань |
+ |
0,1387 |
|
Доля добавленной стоимости третичного сектора в ВВП, % |
+ |
0,1198 | |
|
Пространственная урбанизация |
Площадь дорог на душу населения, кв. м |
+ |
0,1151 |
|
Доля озелененных территорий в застройке, % |
+ |
0,1046 | |
|
Социальная урбанизация |
Количество университетов, ед. |
+ |
0,1267 |
|
Количество книг в публичных библиотеках на душу населения, шт. |
+ |
0,1512 |
Поскольку исходные показатели имеют различные единицы измерения и порядки величин, стандартизируем данные. Все показатели являются позитивными (стимулирующими), поэтому применяем следующую формулу нормализации:
где 
представляет i-й год 
относится к j-му показателю в системе;
Значения исходных данных показателя в некоторых источниках данных в процессе стандартизации равны 0, что делает невозможным логарифмирование в последующих операциях, поэтому при обработке данных необходимо выполнить операцию перевода, т. е. добавить 0,01 к безразмерному значению:
Pij = Zij + 0,01 ,
где Pij — скорректированное значение j-го показателя в -м году.
Значение энтропии j-го показателя равно:
Энтропийная избыточность j-го показателя равна
Применяем метод взвешенного суммирования весовых коэффициентов и показателей для расчета индекса комплексной оценки:
Результаты расчета комплексных оценок для 31 провинции за 2013—2023 гг. выборочно представлены в табл. 2.
Таблица 2. Комплексная оценка уровня новой урбанизации в Китае по провинциям
Table 2. Complex indices of the level of new urbanization by province
|
Провинция Китая |
Комплексная оценка за год |
|||
|
2013 |
2016 |
2020 |
2023 |
|
|
Пекин |
0,518526 |
0,565918 |
0,629059 |
0,683194 |
|
Тяньцзинь |
0,424756 |
0,458179 |
0,490738 |
0,525793 |
|
Хэбэй |
0,352377 |
0,391634 |
0,47367 |
0,508894 |
|
Шаньси |
0,289472 |
0,356485 |
0,412315 |
0,415756 |
|
Внутренняя Монголия |
0,307892 |
0,376276 |
0,410318 |
0,438816 |
|
Ляонин |
0,400886 |
0,428400 |
0,484058 |
0,520268 |
|
Цзилинь |
0,268350 |
0,321357 |
0,387295 |
0,431126 |
|
Хэйлунцзян |
0,308198 |
0,348693 |
0,375885 |
0,410735 |
|
Шанхай |
0,513476 |
0,558960 |
0,601222 |
0,646620 |
|
Цзянсу |
0,543182 |
0,617802 |
0,678027 |
0,722899 |
|
Чжэцзян |
0,436934 |
0,490667 |
0,551695 |
0,614657 |
|
Аньхой |
0,337874 |
0,397260 |
0,480306 |
0,530300 |
|
Фуцзянь |
0,356144 |
0,402433 |
0,490076 |
0,560188 |
|
Цзянси |
0,319250 |
0,365131 |
0,445848 |
0,532819 |
|
Шаньдун |
0,480178 |
0,521673 |
0,576197 |
0,629570 |
|
Хэнань |
0,320859 |
0,386042 |
0,486740 |
0,556330 |
|
Хубэй |
0,384444 |
0,423766 |
0,504716 |
0,574141 |
|
Хунань |
0,335728 |
0,387498 |
0,471490 |
0,532586 |
|
Гуандун |
0,465407 |
0,519946 |
0,582066 |
0,642391 |
|
Гуанси |
0,259518 |
0,304447 |
0,411977 |
0,444165 |
|
Хайнань |
0.268158 |
0.291693 |
0.333688 |
0.398099 |
|
Чунцин |
0,295407 |
0,342211 |
0,411690 |
0,465106 |
|
Сычуань |
0,311189 |
0,375512 |
0,481284 |
0,539030 |
|
Гуйчжоу |
0,198836 |
0,250752 |
0,366605 |
0,411813 |
|
Юньнань |
0,240961 |
0,293136 |
0,362537 |
0,414886 |
|
Тибет |
0,096633 |
0,193551 |
0,252932 |
0,307009 |
|
Шэньси |
0,328981 |
0,366712 |
0,422872 |
0,460789 |
|
Ганьсу |
0,206291 |
0,257065 |
0,333472 |
0,359590 |
|
Цинхай |
0,154734 |
0,198454 |
0,298388 |
0,320627 |
|
Нинся |
0,267015 |
0,325988 |
0,383493 |
0,401925 |
|
Синьцзян |
0,229259 |
0,286518 |
0,376712 |
0,399622 |
Пространственное распределение эволюции Китая в выборочные периоды 2013—2023 гг.
На основе оценок, представленных в табл. 2, построим карту пространственно-временной эволюции (рис. 1).
Рис. 1. Карта пространственно-временной эволюции Китая
Fig. 1. Map of spatiotemporal evolution of China
Источник: составлено авторами по данным табл. 2
Анализ табл. 2 и рис. 1 показывает значительный рост уровня новой урбанизации в стране за исследуемый период, что свидетельствует об эффективной реализации национальной стратегии. Однако проблема межрегиональной диспропорции сохраняется: провинции с высоким уровнем развития (например, Пекин, Шанхай, Цзянсу, Чжэцзян, Гуандун) по-прежнему концентрируются в восточных прибрежных регионах; провинции со средним уровнем (например, Хэнань, Хубэй, Хунань, Сычуань) расположены в основном в центральных и части западных; а провинции с низким уровнем (например, Ганьсу, Цинхай, Тибет, Юньнань) сосредоточены в западных, менее развитых регионах.
Анализ пространственной корреляции
Для углубленного изучения пространственных закономерностей распределения и механизмов взаимодействия в развитии новой урбанизации Китая применяем индекс Морана. Проверяем пространственную автокорреляцию комплексных оценок по провинциям за 2013—2023 гг. по формуле
где
Значение Moran′s I находится в диапазоне от – 1 до 1. Если соответствующее р-значение статистически значимо, это указывает на наличие весомой пространственной автокорреляции в процессе урбанизации в исследуемых регионах.
Таблица 3. Индекс Морана
Table 3. Moran’s IQ
|
Год |
Индекс Морана |
Z-статистика |
Уровень значимости |
|
I |
Z |
P |
|
|
2013 |
0,511 |
4,589 |
0,000 |
|
2014 |
0,489 |
4,392 |
0,000 |
|
2015 |
0,455 |
4,109 |
0,000 |
|
2016 |
0,482 |
4,341 |
0,000 |
|
2017 |
0,482 |
4,341 |
0,000 |
|
2018 |
0,467 |
4,225 |
0,000 |
|
2019 |
0,450 |
4,072 |
0,000 |
|
2020 |
0,440 |
3,990 |
0,000 |
|
2021 |
0,481 |
4,327 |
0,000 |
|
2022 |
0,492 |
4,408 |
0,000 |
|
2023 |
0,478 |
4,280 |
0,000 |
Рис. 2. Диаграмма рассеяния индекса Морана за 2023 г.
Fig. 2. Scatterplot of the Moran’s IQ for the year 2023
В течение всего исследуемого периода индекс Морана был положительным, и р-значения — значимыми на уровне 1 %. Это доказывает, что развитие новой урбанизации на провинциальном уровне в Китае не является случайным распределением, а демонстрирует положительную пространственную корреляцию. То есть провинции с более высоким уровнем урбанизации имеют тенденцию соседствовать с другими провинциями с высоким уровнем, а провинции с низким уровнем, как правило, окружены другими провинциями с низким уровнем.
Во временном ряду индекс Морана в течение исследуемого периода демонстрировал небольшое снижение значений в рамках колебаний, но сохранял линию значений на высоком уровне. Пиковое значение индекса 0,511 было достигнуто в 2013 г., после чего последовал этап небольшого снижения, наименьшее значение — 0,440 в 2020 г., а затем в 2021—2022 гг. высокий уровень относительно восстановился. Этот динамический процесс указывает на то, что пространственная структура агломерации в Китае в целом стабильна, но интенсивность агломерации усиливается нелинейно — под влиянием макроэкономической политики и региональных стратегий развития. Небольшое снижение индекса после 2013 г. отражает стимулирующее влияние стратегий сбалансированного регионального развития («Подъем Центрального Китая» и «Освоение Западного Китая») на кластеры Н-Н. Этот первоначальный эффект ослабляет общую степень пространственного неравенства. А возрастание значений индекса после 2020 г., возможно, связано с восстановлением устойчивости и вновь проявившимся эффектом агломерации в прибрежных районах Восточного Китая после пандемии COVID-19. Новая урбанизация в Китае демонстрирует прочную пространственную дуальную структуру: «кластер В-В на восточном побережье — кластер Н-Н во внутренних западных районах».
Анализ движущих сил новой урбанизации в Китае
Для углубленного исследования ключевых движущих сил (Шестакова, Карпенко, 2025), влияющих на комплексный уровень развития новой урбанизации, и механизмов их действия рассчитываем степень связи каждого вторичного показателя с уровнем новой урбанизации.
Первоначально определяем эталонную последовательность:
Затем — последовательность сравнения:
Вычисляем коэффициент корреляции:
Вычисляем корреляцию:
Это позволяет выйти за рамки простых корреляционных отношений и идентифицировать внутри системы те ключевые факторы, которые наиболее синхронны с процессом развития новой урбанизации и оказывают наиболее глубокое влияние. Результаты анализа представлены в табл. 4.
Таблица 4. Коэффициент серой корреляции
Table 4. Grey correlation coefficient
|
Рейтинг |
Показатель |
Степень связи |
|
1 |
Уровень урбанизации |
0,920994 |
|
2 |
Доля озелененных территорий в застройке |
0,905177 |
|
3 |
Доля добавленной стоимости третичного сектора в ВВП |
0,890226 |
|
4 |
ВВП на душу населения |
0,888210 |
|
5 |
Количество книг в публичных библиотеках на душу населения |
0,857343 |
|
6 |
Количество университетов |
0,823711 |
|
7 |
Численность студентов бакалавриата |
0,765453 |
|
8 |
Площадь дорог на душу населения |
0,510123 |
Показатели, занявшие первые два места по степени связи, — «уровень урбанизации» (0,920994) и «доля озелененных территорий в застройке» (0,905177) — указывают на факторы, которые совместно формируют ключевую движущую силу урбанизации в новый период, что глубоко раскрывает трансформацию ценностей в стратегии урбанизации Китая. Наивысшая степень связи, характеризующая эти показатели, подтверждает, что стратегия, ориентированная на человека, из концепции перешла в практическую основу деятельности. Концентрация населения в городах выступает не только прямым проявлением урбанизации, но и первоначальной движущей силой, стимулирующей экономию от масштаба, создание диверсифицированного спроса, экономическое и социальное развитие.
Высокое значение показателя, фиксирующего такой фактор, как покрытие озелененными территориями застроенных районов, свидетельствует о трансформации китайской урбанизации — от «экстенсивного расширения» к «повышению качества». От простого расширения «бетонных джунглей» отказались; потребность жителей в благоприятной экологической среде растет, и уровень озеленения стал ключевым индикатором для оценки, насколько город пригоден к жизни, привлекателен и подготовлен к устойчивому развитию.
Два экономических показателя — «доля добавленной стоимости третичного сектора в ВВП» и «ВВП на душу населения» — также демонстрируют высокую степень связи. Тогда как расширение экономического объема очевидно, преобразование и модернизация отраслевой структуры оказывают более тонкое и решающее воздействие на стимулирование новой урбанизации. Переход городских функций от производственных к сервисно ориентированным и потребительским полностью соответствует содержанию новой урбанизации. Показатели «количество книг в публичных библиотеках на душу населения» (0,857343) и «количество университетов» (0,823711) демонстрируют относительно высокую степень серой связи. Это говорит о том, что общественные услуги в сфере образования и культуры являются важной составляющей повышения уровня урбанизации.
Степень связи, характеризующая показатель «численность студентов бакалавриата» (0,765453), относительно ниже, что указывает на недостаточно сильную непосредственную обусловленность регионального развития урбанизации подготовкой кадров высшей квалификации (степень связи «уровень урбанизации» — 0,920994). Проявление эффекта от талантов имеет определенный временной лаг, и способность некоторых городов привлекать и удерживать высококвалифицированные кадры всё еще недостаточна.
Значение показателя «площадь дорог на душу населения» (0,510123) ниже, чем у всех рассматриваемых показателей. Это весьма ярко подтверждает, что традиционная «жесткая» инфраструктура после десятилетий масштабных инвестиций испытывает резкое снижение предельной полезности для урбанизации, ее комплексного уровня. Текущее развитие урбанизации переключилось на конкуренцию в сфере общественных услуг, экологической обстановки, городского управления и другой «мягкой» среды.
Заключение
В период 2013—2023 гг. комплексный уровень развития новой урбанизации в Китае демонстрирует общую тенденцию к устойчивому росту, что свидетельствует о значительной эффективности стратегии, ориентированной на человека. Разрыв в развитии между провинциями остается существенным, межрегиональные различия формируют четкую градиентную структуру распределения: «восток лидирует, центр догоняет, запад отстает». Реализация дифференцированных региональных стратегий будет способствовать смягчению этой градиентной модели.
Развитие новой урбанизации характеризуется устойчивой и значительной положительной пространственной автокорреляцией. Пространственное распределение кластеров «высокий-высокий» и «низкий-низкий» отличается высокой стабильностью. Под воздействием рыночных сил и инерции сложившихся моделей развития пространственная агломерация остается доминирующей, что указывает на необходимость синергетического развития регионов.
Ориентация на человека и экологичность формируют ядро движущих сил новой урбанизации. Это знаменует переход китайской урбанизации от парадигмы масштаба и скорости к парадигме качества и содержания, где принципы человеко-ориентированности и строительства экологической цивилизации достигли глубокой интеграции на стратегическом уровне и высокой степени синергии на практическом уровне.
С целью содействовать качественному развитию новой урбанизации в Китае дальнейшее исследование планируется направить на более глубокое понимание процессов новой урбанизации с применением разработанной комплексной системы оценки.
[1] National Bureau of Statistics of China. National Data. Web. 25 Nov. 2025. <https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103>.
1. Карпенко В. М., Пан Ц. «Прогнозирование продолжительности жизни в Китае с помощью многомерных статистических методов». Веснік Магілёўскага дзяржаўнага ўніверсітэта імя А. А. Куляшова сер. D Эканоміка, сацыялогія, права 1 (61) (2023): 28—36. EDN: https://elibrary.ru/MLUPLW.
2. Карпенко В. М., Хао Ч. «Комплексная оценка экономического развития регионов Китая с использованием метода главных компонент и кластерного анализа». Веснiк БрДУ сер. 2 Гісторыя. Эканоміка. Права 3 (2022): 84—90. EDN: https://elibrary.ru/HVKOCD.
3. Карпенко В. М., Чжан Н. «Эконометрическое моделирование внутренних туристических потоков в Китае». Труды БГТУ сер. 5 Экономика и управление. 1 (292) (2025): 51—57. https://doi.org/10.52065/2520-6877-2025-292-6. EDN: https://elibrary.ru/HTHQOX.
4. Карпенко Е. М., Рассеко Ю. Ю. «Оценка влияния темпа жизни в регионе на его социально-экономическое развитие». Журнал Белорусского государственного университета. Экономика 1 (2022): 89—95. EDN: https://elibrary.ru/SDTQMY.
5. Карпенко Е. М., Хэи Ч. «Новая урбанизация в Китае: особенности и влияние на глобальную урбанизацию». Веснiк Брэсцкага унiверсiтэта сер. 2 Гісторыя. Эканоміка. Права 1 (2025): 59—67. https://doi.org/10.63874/2218-0281-2025-1-59-67. EDN: https://elibrary.ru/UWZVVS.
6. Пан Ц., Карпенко В. М. «Исследование пространственных характеристик кластеризации уровня жизни населения Китая». Вопросы региональной экономики 1 (62) (2025): 302—308. EDN: https://elibrary.ru/OVSLPQ.
7. Чжай Ч., Карпенко Е. М. «Влияние трудовой миграции на внутренний рынок труда в Китайской Народной Республике». Вопросы региональной экономики 1 (62) (2025): 315—324. EDN: https://elibrary.ru/KBLMYQ.
8. Шестакова К. В., Карпенко Е. М. «Онтологический анализ категории “социально-экономическая система”». Вестник Полоцкого государственного университета сер. D Экономические и юридические науки 1 (70) (2025): 44—48. https://doi.org/10.52928/2070-1632-2025-70-1-44-48. EDN: https://elibrary.ru/RDVEOK.
9. Fan Yeting, Jin Xiaobin, Gan Le, Lin Jinhuang, Yang Qingke, Lv Ligang, Li Ying. “Spatial Characteristics and Influencing Mechanism of Trade-Offs Between Multiple Land Use Functions in the Yangtze River Delta Region”. Resource Science 44.8 (2022): 1589—1603. (In Chinese). https://doi.org/10.18402/resci.2022.08.05
10. 旷开金,叶飘飘,邱海辉。《县域新型城镇化质量的时空动态演变及影响因素——基于福建省2012—2023年多源数据的分析》。福建江夏学院学报 84(04) (2025): 24—36. [Kuang Kai-jin, Ye Piao-piao, Qiu Hai-hui. “Spatio-Temporal Dynamics and Influencing Factors of New Urbanization Quality at the County Level: An Analysis Based on Multi-Source Data of Fujian Province (2012—2023)”. Journal of Fujian Jiangxia Univ. 84.04 (2025): 24—36.] (In Chinese).
11. 王敏丽。《安徽省新型城镇化发展时空特征演变分析》。[Wang Minli. “Analysis of the Evolution of Spatiotemporal Characteristics of the Development of New Urbanization in Anhui Province”]. 同方知网（北京）技术有限公司 22 (2025): 041. (In Chinese). https://doi.org/10.20187/j.cnki.cn/11-3946/f.2025.22.041
