城镇化水平范文1
【摘要】本文选取11 个大致反映综合的指标建立指标体系，采用因子分析法对四川省1 个副省级市和17 个地级市进行综合测评，并按结果将其分为均衡发展型和非均衡发展型两类城市。研究表明，四川省城镇化水平差异显著，各城市城镇化发展水平与地区经济发展水平大致相当，城镇化发展水平呈片区两极分化。政府要立足全局，统筹规划，对各类城市和地区分类指导，统一推进。
关键词 四川省；城镇化水平；因子分析法
；李明东，西华师范大学教授，研究方向：数据挖掘、区域经济；陈虹，西华师范大学硕士研究生，研究方向：区域经济。
改革开放以来，四川城镇化水平虽然得到显著提高，但与全国平均水平相比城镇化水平仍然较低，进度缓慢。1978～1997年全国的城镇化水平提高了12%，而四川只提高了7.8%。1995年四川的城镇化水平只相当于1978年的全国水平，落后全国平均水平17年。2000年四川城镇化水平虽已提高到26.7%，但仍比全国平均水平低9.5%，在全国31 个省（市、区） 中居第25 位。2005 年四川城镇化率与全国相差12.99 个百分点，2010年与全国相差9.77个百分点。2013年四川省城镇化率44.9%，在全国排名第24位， 与全国53.73%的平均城镇化率相差8.83%。四川近年来与全国城镇化率的相对差距在缩小，但绝对差距仍在扩大。本文采用因子分析法，选取人口、经济、产业结构、基础设施等反映城镇化水平的要素指标，对四川省1个副省级市和17个地级市的城镇化率进行综合测评并给出建议。
一、城镇化水平综合测度的指标体系
（一） 构建指标体系的基本原则
构建城镇化水平综合测度指标体系应遵循如下原则：一是全面系统性原则，选择的指标尽可能系统全面反映城镇化水平的各个方面。影响城镇化发展水平的因素是多方面的，城镇化过程是人口、经济、社会文化、地域景观等多要素的系统转化过程，包括人口、经济、生活方式、生态环境城镇化。二是代表性原则，指标选取必须典型、有意义，才能更好地反映问题、发现规律。三是可行性原则，指标必须具有可计量性和可操作性，尽量不使用现有统计指标体系之外的定性指标，指标不在于多而在于精。
（二） 指标体系的设计
遵循以上原则，结合四川省的实际情况，在参考相关研究的基础上，本文选取11个指标，并且所选指标均为相对指标。X1 为城镇人口比重（%），X2为第三产业从业人员比重（%），X3为人均GDP （元）， X4 为人均社会消费品零售总额（元），X5 为城镇居民人均可支配收入（元），X6为农村居民人均纯收入（元），X7 为第二产业占GDP 的比重（%），X8 为第三产业占GDP 的比重（%），X9 为人均城市道路面积（平方米），X10 为污水处理率（%），X11 为万人拥有卫生技术人员(人)。
二、城镇化水平综合测度实证研究
（一）
本研究所选数据均来自《四川统计年鉴2014》，采用的方法是因子分析法，其基本原理是在尽可能不丢失原变量信息的情况下，将多个变量化简为少数几个不可观测的潜在的因子，这几个因子能高度概括大量数据中的信息，从而研究一组具有错综复杂关系的实测指标是如何被少数几个内在的独立因子所支配的，属于多元分析中处理降维问题的一种常用统计方法。
（二） 因子分析过程及结果
利用spss19.0统计软件对所选指标数据进行统计分析。首先，考察所选变量是否适合进行因子分析。本例中KMO 取值是0.764，表明较适合进行因子分析，Bartlett检验的Sig值为0.000，说明数据来自正态分布，总体适合进一步分析。其次，本例中的大多数变量共同度都在84%以上，所提取的公因子具备对各变量的解释能力。再次，选取公因子，结合图1观察初始特征值，特征值大于1的公因子共有3个，前3个公因子累积方差占所有主成分方差的86.342%，已足够替代原有变量，且旋转后的因子提取结果与旋转之前差别不大，因此选取前3个因子即可。
为使各变量在单个因子上有较大的载荷，必须对因子实施旋转（最大化正交旋转），经过4次迭代得到因子载荷矩阵（如表1所示）。
从表1 中可以看出，第一因子（F1） 在X1、X3、X4、X5、X6、X11等变量上有很大的载荷，在X2上有较大载荷，这说明第一公因子反映的是人口、人民生活水平方面的城镇化水平，我们把它命名为居民生活质量因子简称质量因子。第二因子（F2） 在X7、X8上有较大的载荷，这些指标反映了产业结构比重的合理程度，可以说是经济方面的城镇化，二三产业的发展是城镇化的潜在推动力， 我们把它命名为潜在因子。第三因子（F3） 在X9、X10 上有较大的载荷，反映了城市基础设施状况，我们把它命名为基础因子。结合因子得分，使用软件可分别计算出各城市主因子F1、F2、F3的得分Z1、Z2、Z3。最后以各个公因子的方差贡献率为权重，计算综合因子得分。Z=55.228%Z1+ 16.362%Z2+ 14.752%Z3，它大体上反映了各个城市的城镇化综合水平，具体结果见表2。
从表2 中可以看出， 在提取的3 个公因子中，质量因子得分居前3 位的是成都、攀枝花、德阳，其次是自贡、绵阳、乐山，得分排在最后两位是广元、巴中；动力因子得分居前3位的分别是成都、巴中、广元，得分较高的是绵阳、广安、南充，得分排在最后两位的是内江、攀枝花；基础因子得分居前3 位的分别是遂宁、眉山、广安，其次是资阳、绵阳、德阳，而成都排在了第7 位。综合得分居前3 位的分别是成都、攀枝花、绵阳，其次是德阳、自贡、乐山等，其余城市综合得分在全省平均之下，其中巴中、达州排在最后。
三、城镇化水平综合测评分析
根据表2 各个城市在3 个因子上的得分和综合得分情况，可以看出四川城镇化综合水平较高的城市大多是经济发展较好的地区。从空间分布上看，成都平原地区的城市城镇化水平较高，其次是川南地区的城市，其中以自贡、乐山为代表，还包括川西南的攀枝花。值得注意的是此次测评综合得分最少、城镇化综合水平较低的城市大多位于川东北地区。
根据本文的城镇化水平综合测评结果并结合四川省实际情况，可将四川省的城市分为均衡发展型（发达型、发展型和“弱势”型） 和非均衡发展型两大类。成都、绵阳属于均衡发达型，同属于成都经济区，城镇化综合水平较高，质量因子、动力因子和基础因子得分都名列前茅。成都的城镇化综合水平最高，这与成都第二三产业发达、结构合理，以及与人口城镇化水平高有关。需要注意的是成都需要加大基础设施建设力度，尤其要注重生态城镇化建设。未来成都要发挥好中心城市辐射作用，带动周边城市带、经济区的发展。均衡发展型包括自贡、德阳、遂宁、乐山、雅安，这些城市的城镇化综合水平较高，在人口、经济、产业、城建设施等方面都较好，要进一步加快与提升这些城市的城镇化进度与质量，使其成为各个地区发展的次级中心。均衡弱势型包括宜宾和内江。如表2 所示，这2 个城市在各个公因子上得分都很低，综合水平较低。
非均衡发展型是指城市仅在某个公因子上有较高得分，但在其他因子上得分不高，比较典型的城市如攀枝花、资阳、达州和广元等。根据3个公因子，非均衡发展型又分为偏质量型、偏动力型和偏基础型。偏质量型典型的是攀枝花，城镇化总的特点是动力因子、基础因子得分都低，即产业结构、城建设施的城镇化水平与人口城镇化不协调。虽然攀枝花总的名次靠前，但并不代表城镇化水平高。攀枝花的城镇化水平与其工业发达，历史起点高有关，产业结构本身并不利于城镇化水平的提高，需注意加快产业结构调整、基础设施及生态城镇化建设。偏动力型包括南充、巴中，这类城市的产业条件较好，其他因子得分低，暴露出人口城镇化水平低，需要注重民生、就业，加大对公共服务的投入。巴中等地区要针对农村人口多等问题，尝试就地城镇化。偏基础型有眉山、广安、泸州，在质量因子即人口、人民生活水平方面得分低，且眉山、广安的质量因子要低于泸州， 眉山、广安的人口城镇化水平明显落后于其产业的城镇化水平。未来应大力培育扶持第三产业，调整产业结构，加快城乡统筹，增加就业率，让更多农民真正实现市民化。
四、结语
通过因子分析表明，四川省城镇化水平差异显著，各城市城镇化发展水平与地区的经济发展水平大致相当，城镇化发展水平呈片区两极分化。成都经济区的大多城市城镇化水平较高，川南、川东北经济区等其余地区的大多城市城镇化水平低，除成都、绵阳等极少数城市发展较好，其余城市都存在或多或少的问题，包括民生、产业结构、公共基础设施等问题。未来四川城镇化发展仍任重而道远，政府应立足全局、统筹规划、分类指导，以成都经济区为核心，周边各经济区协同发力，统一推进。各城市要坚持因地制宜、以人为本的原则，借鉴发达地区的经验，大胆探索适合自身发展的城镇化发展模式，努力打破现实困境。
参考文献
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城镇化水平范文2
关键词：产业结构；城镇化水平；农民增收；安徽省
中图分类号：F2
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.15.014
安徽作为我国农业大省，一直拥有大量的农村人口。自改革开放以来，安徽省经济发展迅速，全省居民收入水平也不断提高，尤其是进入21世纪以来，安徽省居民的收入水平更是进入了一个高速增长期。据《安徽统计年鉴》数据，2000年，安徽省城镇居民家庭人均可支配收入和农村居民家庭人均纯收入分别为529355元和1934.57元，而十年后，即2010年，安徽省这两项指标已分别增长至15788.17元和5285.17元，可见安徽省近年来的经济建设取得了巨大成就。然而，笔者在分析了安徽省农村居民收入的有关数据后发现，安徽省农村居民家庭人均纯收入增速一直有较大波动，如2014年增速高达22.46%，而2015年增速仅为9.12%。这说明安徽省农村居民收入增长不稳定，长此以往，必不利于安徽省农民增加收入和缩小安徽城乡收入差距。为探寻保证安徽省农村居民稳定增收的新措施，本文以安徽省实际情况为基础，探讨了产业结构、城镇化水平对安徽省农民增收的影响。
1指标选取与模型构建
1.1指标选取
解释变量方面，王宏和王溪洁（2011）选取粮食播种面积、国家财政支农支出和第一产业就业人数占就业总人口数比重等变量对影响农民增收的主要因素进行了研究。佟光霁和张林（2013）则利用主成分分析法研究了城镇化水平、人均GDP、交通便捷度、农地生产能力和居民消费价格指数等要素对肥西县农民增收的影响。而就本文而言，由于主要探讨的问题是产业结构和城镇化水平对安徽省农民增收的影响，因此，本文以历年安徽省第二产业产值（X1，单位：亿元）和第三产业产值（X2，单位：亿元）两个指标代表安徽省产业结构，以历年安徽省城镇人口比重（X3，单位：%）代表城镇化水平。此外，根据已有的研究，本文还选取人均GDP（X4，单位：元）和农作物播种面积（X5，单位：万公顷）两个变量作为控制变量。
被解释变量方面，本文以安徽省历年农村居民人均纯收入（Y，单位：元）来作为被解释变量。
1.2模型构建
由于多元线性回归模型具有简单方便，直观易懂等优点，因此是经济学研究中最常用的模型之一。根据研究目的，本文建立如下式（1）所示的多元线性回归方程。（1）式中，β0表示方程的常数项，βi（i=1，2，…，5）分别表示各解释变量的回归系数。
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5（1）
2计量经济学分析
2.1回归分析
利用Eviews7.2软件，对本文的时间序列进行初步回归，所得结果如下表1所示。
从表1中可以看到，方程（1）的可决系数R2和调整后的R2分别为0.997和0.996，二者都与1十分接近，这说明该模型整体拟合效果良好。方程（1）的F统计量高达882.75，能够通过1%的显著性水平检验，这说明该模型整体显著。由这两点可以发现，模型（1）的整体性质已较为优良。然而，在进一步观察各解释变量的回归结果后可以发现，X1、X4和X5都不能通过必要的显著性水平检验，这说明方程（1）中存在多重共线性问题，仍需进一步修正。
2.2模型修正
利用逐步回归法，本文对模型（1）中存在的多重共线性问题进行修正，以获得较为准确的回归模型。
按照逐步回归法的习惯，一般先从t统计量检验最不显著的变量开始剔除，直到模型中剩余变量的t统计量检验都显著为止。本文在逐步回归的过程中，得到了多个性质较为优良的回归方程，然而对比后发现，剔除变量X2和X5后所得到的回归模型性质最为
优良，此时该模型中所有解释变量也都能通过必要的显著性水平检验，并且该模型中也不存在序列相关和异方差问题，该模型的具体形式如下式（2）所示。因此，方程（2）即为本文多元线性回归模型的最终形式。
Y=1259.81-2.04X1-72.59X3+0.99X4（2）
（0.01）***（0）***（0）***（0）***
R2=0.94R-2=0.993D・W=2.05F=87118
3结论与政策建议
本文利用安徽省1996-2015年的时间序列数据，实证分析了安徽省产业结构、城镇化水平对当地农民增收的影响。研究得到如下结论：第一，第二产业和第三产业的发展对安徽省农民增收具有相反的作用，前者抑制，后者促进，但后者的促进作用并不显著；第二，城镇化水平对安徽省农民增收也具有较为显著的抑制作用；第三，人均GDP对安徽省农民增收具有较为稳定的推动作用，且作用效果较为显著。根据研究结论，本文提出如下建议。
第一，继续调整安徽省产业结构，大力促进全省第一和第三产业发展。首先，要加大农业扶持力度，增加惠民、利民政策，促使安徽省农业获得更加全面、快速的发展。其次，加大第三产业扶持力度，大力促进第三产业发展，使第三产业成为安徽省农民收入新的增长点。最后，放慢第二产业发展步伐，对部分效益低、能耗大的工业企业进行整改，同时积极引导被第二产业淘汰的劳动力在第一和第三产业就业。
第二，适当调整安徽省城镇化建设进程，保证城镇化率和农民收入同步增长。。。最后，结合r村和农民实际情况，合理推进城镇化建设，避免出现城镇化建设水平提高而农民增收受阻这一现象。
第三，促进安徽省经济增长，提高人均GDP。“十三五”是安徽省经济增长的又一个黄金时期，安徽省要紧抓机遇，大力发挥自身优势，积极促进自身经济增长。一方面，安徽省要继续优化产业结构，利用地理位置优势、科技创新优势，保证自身经济增速不受外界干扰，另一方面，要注重经济增长质量，不盲目追求经济增长速度，积极协调经济增长质量和经济增长速度的关系，在保证经济增长质量的前提下积极追求更高的经济增长速度，以提高全省人均GDP。
参考文献
[1]王宏，王溪洁.农民增收主要影响因素的实证分析[J].求是学刊，2011，（2）：5862.
城镇化水平范文3
（武汉工程大学，湖北 武汉430205 ）
摘 。这对于湖北省的城镇化发展具有一定的指导意义。
关键词 ：新型城镇化；城镇化水平；综合测量指标
中图分类号：F127文献标志码：A文章编号：1000-8772（2014）25-0209-04
1 引言
改革开放以来，我国的城镇化率从1978年17.92%上升为2013年的53.7%，城市常住人口在2013年末达到73111万人，城镇化率以每年1.02%的增长率增长。大量的人口涌进城市，一面为城市的发展提供了大量的劳动力，却也给城市带来了一系列的“城市病”，城市公共基础设施的拥挤，环境污染等问题。而湖北省，作为中部的农业大省，其城镇化率也在2011年突破了50%，随后2012年湖北省的城镇化率为53.50%，城市常住人口为3091.76万人。综合评价湖北省的城镇化水平，有利于湖北省选择其发展的重心，对于湖北省实现产业结构升级，实现省域经济的协调发展有一定的意义。选取中部农业大省，运用熵权法和多元回归分析，从人口、经济和社会等三个大的角度对湖北省城镇化水平进行测度，并分析具体的指标对于湖北省城镇化水平的影响，对于湖北省制定城镇化政策，推进城镇化进程有一定的现实和理论意义。
2 研究方法与指标体系的构建
2.1 研究方法
2.1.1熵权法
来自于物理学的熵权法，主要是依据一定的数学公式，计算各个指标的信息熵值，在此基础上，计算熵冗余，最后得到各个指标的权重，最终得到城镇化的综合评价得分。综合评价得分越高，表明城镇化综合水平越高。其计算步骤如下：
数据标准化，当指标值越大，对整个系统越有利时，我们称之为正向化的指标，反之，则为负向化指标。
2.2指标体系的构建
在研读大量的城镇化的相关文献，借鉴以往学者的研究成果，考虑到城镇化综合水平的质量，从指标体系的科学性、可获得性以及有效性等原则出发，从人口、经济和环境三个角度构建如下指标体系（见表2.1）。
数据主要来自1990年—2013年《湖北省统计年鉴》，其中城镇人口规模和城镇人口比重部分数据来自1990—2013年《中国人口统计年鉴》。
3 湖北省城镇化综合水平
依据熵值法计算的步骤，通过Eviews6.0对1989—2012年湖北省16项指标相关数据进行标准化处理，计算出相应值并绘制图表，以分析湖北省地区城镇化综合水平的演变过程。
对1989年以来湖北省地区城镇化综合水平的得分进行统计发现，湖北省地区城镇化的发展可分为两个阶段。第一阶段为1989—2001年，城镇化综合水平发展较缓慢，城镇化综合水平从1989年的0.1381提高到2001年的0.3905增长了2.83倍；第二阶段为2002-2012年，城镇化进程从2002年开始提速，城镇化综合水平从2002年的0.3330提高至2012年的0.8486（图3.1）。第2阶段城镇化综合水平年均增长值是第1阶段的2.25倍，表明2002年是湖北省地区城镇化进程的一个转折点。
4 湖北省地区城镇化子系统演变过程
4.1 人口子系统
运用EViews6.0，计算得到如下方程式：
的系数。
模型估计结果由方程4.1可知，在假定其他变量不变的情况下，当人口城镇化率增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平将增加0.5582个单位；同理，当非农人口比重增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.1878个单位；当第三产业从业人员比重增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.4224个单位；当人口自然增长率增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.4966个单位。为此，我们可以看出，人口城镇化、第三产业从业人员比重和人口自然增长率对湖北省城镇化综合水平的影响系数较大。
由图4.1可以看出在湖北省城镇化合人口指标变动趋势图中人口城镇化、非农人口比重、第三产业从业人员比重及人口自然增长率等所有指标均变化明显。湖北省人口城镇化率反映了湖北省农业转移人口市民化的速度，其变化与湖北省户籍制度改革、非农人口比重、第三产业从业人员比重、基本公用服务的提高有关。人口城镇化率从1989年的28.36%增长到2012年的53.50%，非农人口比重从1989年的22.66%增长到2012年的34.60%，第三产业从业人员比重从1989年的18.02%增长到2012年的34.35%，人口自然增长率从1989年的73.89%下降到2012年的28.15%。 表明湖北省城镇化人口子系统发展较为迅速。
4.2 经济子系统
运用EViews6.0，计算得到如下方程式：
其中y指湖北省城镇化综合水平；x06、x07、x08、x09、x10分别表示人均国内生产总值，城镇居民人均可支配收入，第三产业增加值比重，公路货物周转量，工业产值占国内生产总值比重；由方程4.2可知，当其他条件不变时，当人均国内生产总值增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平将增加0.0057个单位；同理，当城镇居民人均可支配收入增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.7490个单位；当第三产业增加值比重增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.0424个单位；当公路货物周转量增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将减少0.0424个单位；当工业产值占国内生产总值比重增加1单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.0222个单位。为此，我们可以看出，城镇居民人均可支配收入对湖北省城镇化综合水平的影响系数较大。
由图4.2可以看出在湖北省城镇化和经济发展指标变动趋势图中除第三产业增加值比重和工业产值占国内生产总值比重有所显著放缓之外，其他指标变化均显著上升。人均国内生产总值反映了湖北省经济发展状况以及该地区人民生活水平状况，其变化与城镇居民人均可支配收入、第三产业增加值、公路货物周转量、工业产值占国内生产总值比重等指标的提高有关。人均GDP得分由1989年的0增加到2012年的1，城镇居民人均可支配收入从1989年的0增加到2012年的1，第三产业增加值比重从1989年的0增加到2012年的0.6789，公路货运周转量从1989年的0.0025到2012年的1，工业产值占国内生产总值比重从1989年的0.4284到2012年的0.5293。表明湖北省城镇化经济子系统发展较为迅速，但工业产值占GDP比重较低。
4.3 社会子系统
运用EViews6.0，计算得到如下方程式：
其中y指湖北省城镇化综合水平；分别表示城镇人均居住面积、工业固体废物综合利用率、每万人拥有公交车辆、人均拥有道路面积、千人医生数、人均绿地面积、公共图书馆藏书量。
由方程4.3可知，当其他条件不变时，当城镇人均居住面积增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平将增加0.2878个单位；同理，当工业固体废物综合利用率增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.0935个单位；当每万人拥有公交车辆增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.0580个单位；当人均拥有道路面积增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将减少0.0403个单位；当千人医生数增加1单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.1806个单位；当人均绿地面积增加1单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.0269个单位；当公共图书馆藏书量增加1个单位时，湖北省城镇化综合水平也将增加0.2680个单位。为此，我们可以看出，城镇人均居住面积、人均绿地面、公共图书馆藏书量对湖北省城镇化综合水平的影响系数较大。
由图4.3可以看出在湖北省城镇化和社会发展指标变动趋势图中除人均拥有道路面积、每万人拥有公交车辆、千人医生数、人均绿地面积有所显著放缓之外，其他指标均显著增加。城镇人居居住面积从1990年的0.0262增加到2012年的1.0000，工业固体废物综合利用率从1989年的0.0079增加到2012年的0.7722，每万人拥有公交车辆从1990年的0.0303增加到2012年的0.9091，人均拥有道路面积从1990年的0.0308增加到2012年的1.0000，千人医生数从1989年的0.5882增加到2012年的1.0000，人均绿地面积从1989年的0.7966增加到2012年的1.0000，公共图书馆藏书量从1990年的0.0219增加到2012年的1.0000。表明湖北省城镇化社会子系统发展较为迅速。
5对策建议
第一，促进各类型城镇有机分布，推动人口城镇化。城市群内的各类中小城市与小城镇，生产生活成本相对较低，功能独特而互补，方便企业进行区域布局，同时能够吸引大量生产业与劳动密集型企业就业、生活。大城市、中小城市与小城镇通过便捷的交通线路予以连接，能够充分发挥不同城市的优势，成为具有活力的新型城市化地区，这为人口在城市群中的相对均衡化分布创造条件。
第二，发挥城市群经济效应，提升全球竞争力。城市群的发展不是一味拼凑城市数目，盲目追求面积与人口规模扩张，而是要千方百计增强城市群的各种积极效应。只有这样，它们才能成为经济发展中最具活力和潜力的核心增长点，成为经济全球化和经济区域化的有机结合，成为国家参与全球竞争与国际分工的新型地域单元。否则，城市群就仍然停留在粗放式增长的状态。
第三，加强城市间合作，治理面域性生态环境问题。所谓面域性生态环境问题，是指这类生态环境问题产生于一个或多个城镇，并且影响到一个或多个城镇。大江大河大湖的污染问题、城市群的空气污染问题等等，都构成了面域性生态环境问题。面域性生态环境问题，必须在城镇群范围内进行治理，才能收到根本性的效果。
第四，推进城市群协调机制建设，提升区域创新能力。从国际经验看，一些发达国家都通过探索城市群的不同治理模式，来推动城市群协调能力建设，发挥城市群的积极作用。我国的城市群的发展刚刚起步，依托于不同行政级别的市、县、区、小城镇，城市群之间的行政协调色彩较浓。
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城镇化水平范文4
关键词：因子分析；DEA；城镇化；环境
中图分类号 F204 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2016）13-0009-05
1 引言
近年来，中国的城镇化发展，已不是简单的城市人口比例增加和面积扩张，而是要在产业支撑、人居环境、社会保障、生活方式等方面实现由“乡”到“城”的转变。。；二是政府调控下的城镇化，主要以西欧为代表；三是受殖民地经济制约的城镇化，主要以拉美国家为代表。中国由于户籍制度以及各地区工业、农业等发展水平差异较大等原因，城镇化发展将更为复杂。
我国早期的城镇化研究主要是城镇化的现状及水平的度量，近年来越来越多的学者通过建立一个综合指标体系对城镇化开展研究。例如，张少辉选取线性加权法综合多指标信息形成一个指数，从六个方面构建了城镇化发展水平综合测度指标体系[1]；黄颖用AHP法和变异系数法确定权重[2]。上述研究均从多个方面来构建综合评价指标体系。
党的十八届三中全会和中央城镇化工作会议都强调环境问题的重要性，环境因素需要被纳入进城镇化指标体系的构建。。大部分的指标体系涵盖了各个方面，需要通过分析方法和分析去明确和简化[3]。中部六省创造了中国约20%的GDP，是我国的人口大区和重要经济市场。本文在借鉴一些理论和模型基础上，探讨中部六省的城镇化水平指标选取的简化方法，探讨城镇化水平和环境间的关系，考察不同环境指标对城镇化水平之间的影响，并做出比较。
2 样本与数据
。
2.1 选择原则 全面性、科学性、可比性、前瞻性、层次性、简明性、可持续发展等
2.2 政策依据 新型城镇化强调以人为本、均衡发展、提升城镇化质量、可持续发展。
2.3 指标池 见表1。
2.4 筛选 关于城镇化水平的测度，有单一指标法和综合指标法两大类。由于单一指标法不能真实地反映城镇化水平的高低，本文采用建立综合指标体系的方法。为了最大限度地发挥指标体系的作用，本文参考上述关于建立城镇化指标体系的原则，从上述指标池以及其他指标体系中选取指标，从经济指标、人口指标、社会指标、环境指标四个方面来建立城镇化质量的指标评价体系。首先剔除不常用的冷门的指标，选取统计部门等的常用指标，从而更好地反映城镇的发展水平。
GDP是指一个地区在一定时期内的国内生产总值，反映了一定时期内经济增长水平，是衡量经济状况的最佳指标；居民消费水平可以反映人们在生存发展过程中所能得到的满足程度；年末常住人口是常用的人口统计指标，而城镇人口和乡村人口的区分可以更好地反映城镇化水平；招生人数和电力消费以及建筑房屋面积都能比较好地反映居民的生活水平。新型城镇化强调可持续发展，注重城镇化的发展质量，根据国家统计局提出改进城镇化统计工作的六大任务中，要完善反映城镇化质量，反映资源环境等方面的新型城镇化统计监测指标体系，本文对指标选取进行了改进。以安徽省为例，通过回归拟合分析发现，地区生产总值和人均城镇居民消费金额的拟合优度达到了0.986，而考虑了废水和氨氮排放后的拟合优度达到了0.994。现建立指标体系如表2。
3 模型构建
3.1 因子分析法 因子分析法是研究从变量群中提取共性因子的统计技术。是一种通过消减变量个数同时总结归纳出少数具有代表性公共因子并且能且全面反映问题的有效工具。
3.2 DEA DEA（数据包络分析）是一种用于测评多投入多产出的决策单元的效率评价方法，该方法利用线性规划构建有效率的凸性生产前沿，通过与此前沿比较来识别和改进效率。CCR模型是第一个DEA模型。
分别为i种投入和第r种产出的权重，使用C-C变换（Charnes和Cooper，1962）后，可得
3.3 考虑非期望产出的DEA 生产过程中可能会产生非期望产出，就是指生产期望产出过程中所伴随产生的不好的副产品，比如废气、废水等。 L M和 Zhu J.里面对非期望产出做的变换对非期望产出事先进行处理。
3.4 Tobit 本文选取2009―2012年中部六省的面板数据，在前面DEA模型得出的效率值基础上，判断影响效率值的因素。
4 实证分析
4.1 因子分析 利用因子分析法，从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子，从而对原始的数据进行分类归并，将相关性较高、关系比较密切的变量归为一类，归出多个综合指标，这些综合指标互不相关，它们所综合的信息互相不重叠，每一个综合指标实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。通过对文中所列出的17个变量的方差、解释总方差和旋转成分矩阵进行分析，可以得出如下结论：
（1）这17个变量的共性方差大部分都接近或者超过0.9，其中城镇人口抽样调查数这一指标与提取的公因子的相关性最强（1.000），农村居民人均生活消费支出与公因子的相关性最弱（0.675），均大于0.5，故表示提取的三个公因子与原始变量间的相关性很强，能够很好地反映原始变量的主要信息，具有代表性。
（2）从17个变量的初始特征值及方差贡献率可以看出，第一成分的初始特征值为11.553，远远大于1；第二成分的初始特征值为2.549，大于1；第三成分的初始特征值为1.553，大于1；从第四成分开始，其初始特征值均小于1。故选择前三个公共因子便可以得到92.086%的累计贡献率，即表示两个公共因子可以解释约92%的总方差，结果理想。
（3）从旋转成分矩阵看，因子1在高等学校数、建筑业房屋建筑竣工面积、建筑业房屋建筑施工面积、大专以上程度抽样调查数、城镇居民消费金额、氨氮等6个变量上有很大的负荷，说明因子1反映的是投入产出因子；因子2在乡村人口抽样调查数、电力消费量、卫生技术人员数、年末常住人口、地区生产总值、城镇人口抽样调查数、废水、高等学校招生数等8个变量上有较大负荷，说明因子2反映的是城市生活水平因子；因子3在农村人均居住面积、农村居民人均生活消费支出、绿化等三个变量上有较大负荷，说明因子3反映的是城镇化水平的因子。运用上述方法我们得出中部六省的因子得分（如表3）。
4.2 DEA分析 根据上述因子分析的结果，从每个公因子中选取影响比较大的变量作为投入和产出指标，投入指标：建筑业房屋建筑施工面积、电力消费量，产出指标：期望产出为高等学校数、地区生产总值；非期望产出为氨氮排放、废水排放。本文选取中部六省2004―2012年，每年都当作一个DMU，总共有54个DMU。
由表4可知：各省在2006―2009年效率有起伏，其中湖北省在2007年的效率波动最大，从2008年以后，除安徽省以外各省的效率水平均接近于1，达到有效状态；安徽省的效率水平处于较低状态，其他各省一开始均达到有效，然后开始波动，其中湖北省的波动高于其他各省。河南省效率水平总体来说比较稳定，应注重污染的治理和教育的投入。安徽省应该努力提高GDP水平，安徽GDP总量居中部第四位，在其经济发展的制约因素中，县域经济发展滞后成为重要因素。湖北经济快速发展，GDP总量居中部第二位，但工业增速缓慢成为制约经济发展的问题。江西经济发展相对滞后，GDP位列中部第六位。山西省的用电量较大，污染排放量较多。
4.3 Tobit回归分析 以各地的城镇化效率为因变量，以经济、社会等因素为自变量，建立Tobit模型对各种可能影响城镇化效率的变量进行回归分析。通过Tobit分析，可以探究影响因素，同时可以进行显著性检验。本文对影响城镇化效率水平的因素作如下假设：（1）资源投资方面：六省各自去在资源禀赋等方面存在差异，并且支出的规模等也不同，这些将表现为各省的效率的差异，假设有正面影响。（2）卫生政策：由于各地不同的卫生体制的改个，可能对地方政府支出产生影响，假设有正面影响。（3）人口密度：城镇人口越多，城镇化水平相应会有所提高，同时人口密度也会影响政府公共支出的规模经济效应，假设有负面影响。（4）环境污染：环境因素是衡量城镇化发展质量的重要因素，处理环境污染所带来的支出可能会带来效率的下降，假设有负面影响。
表5显示效率值和能源消费总量、床位数、自然保护区有显著的正相关关系，说明它是影响城镇化效率水平的因素之一，能源消费总量越高、床位数越多、自然保护区越多，效率越高；二氧化硫排放和公路里程有显著的负相关，说明它们也是影响效率水平的因素，二氧化硫排放越多，效率越低；而固定资产投资、一般预算收入、发电量、城镇人口、森林结果不显著，说明这些因素对于城镇化效率水平的影响不是很大。
公共因子二包含的指标数量最多，对城镇化水平的影响力也最大，从因子得分看，河南的城市生活水平因子大于0，它的城镇发展水平高于全国平均水平，其他省小于0，则低于全国平均水平，；公共因子一反映了投资建设以及消费水平，安徽、湖北和湖南的排名靠前；公共因子三包含的指标数量最少，反映了农村居民的生活水平，安徽和山西排名靠后，安徽人口众多，山西是能源大省，应提高农村居民的生活水平，促进城镇化的发展。综合得分为正的有4个省，分别是江西、河南、湖北、湖南，说明这几个省的城镇化水平在平均水平之上，而综合得分为负的分别是安徽和山西，说明它们的效率水平在平均水平之下。其中排在最后两位的是安徽和山西，河南省的综合得分最高，河南省的人口和劳动力丰盛，有着极其庞大的经济规模，在资金、收入等经济规模指标都存在着明显优势，河南省的地区生产总值增长率为六省之首，具有很高的经济效益。对投入产出因子做比较发现，安徽、湖北、湖南为正，说明它们在教育、建筑施工、消费等方面表现出色，有着丰富的劳动力，工业经济效益高，教育水平较高，基础设施较为完善。比较生活质量因子发现，只有河南省为正，其次是湖南和山西，河南省、湖南省在基础设施和环境保护方面有着显著的优势，基础设施和环境在社会发展中有极重要的地位，是社会可持续发展的基础保障，山西省的信息化水平和医疗卫生条件都最好。对公共因子三分析发现，江西省、湖南省为正，其余为负，安徽省和山西省排名靠后，江西和湖南省的森林覆盖率很高，城镇人口比重不高。
为综合评价城镇化的发展水平，本文对这六个城市的因子总分进行正态检验，所采用的方法为1-sample K-S检验，由于显著性水平为0.946，据此可以说明因子总得分服从正太分布，因此可以采用离差法划分等级的思想，划分出发展等级，对6省进行归类，如表6。
表6 发展等级
[城市＼&山西＼&安徽＼&江西＼&河南＼&湖北＼&湖南＼&等级＼&较差＼&差＼&中＼&良＼&中＼&良＼&]
城镇化水平范文5
关键词：城镇化；城乡统筹；经济发展；浙江省
中图分类号：F29 文献标识码：A
收录日期：2016年11月10日
一、引言
城镇化是一个不断演进、持续推动的历史进程，是传统落后的乡村社会转变为现代先进城市社会的过程。新型城镇化是以科学发展观为指导，发展集约和生态模式，增强多元城镇功能、构建合理城镇体系，最终实现城乡一体和城乡统筹发展，它是城镇人口集聚、经济高效、资源节约、生态宜居、环境优美、发展和谐为特征的城镇化，是大中小城镇与新型农村社区协调发展、互促共进的城镇化。随着我国经济、社会、文化等发展的需要，积极探索城镇化健康发展之路势在必行。
二、研究方法
（一）指标体系。新型城镇化水平评价是建立在一个综合指标体系之上的，诸多学者对新型城镇化水平评价指标体系进行了研究，总结起来主要包含人口、用地、经济、社会、资源环境、基础设施等多方面正反向指标，选取了与浙江省新型城镇化水平评价相关的三大准则层，包括动力系统（经济效益、发展水平、）、质量系统（基础设施、生活质量、资源环境）和公平系统（城乡统筹、社会和谐），如表1所示。（表1）
（二）评价方法
三、浙江省新型城镇化评价
（一）综合水平空间分异。通过计算结果如表2所示，浙江省新型城镇化综合水平最高为杭州市（0.7666），最低为丽水市（0.2371），绝对相差3.59倍。其中，杭州市、宁波市、舟山市与温州市位于全省平均水平线（0.4020）以上，其他市均低于全省平均水平。
本研究借助SPSS19.0平台，利用Ward聚类法进行相似性聚类，并分为4个等级，将结果可视化表达在矢量化地图上。（图1～图4）整体看来，浙江省沿海、沿江地区新型城镇化综合水平高于中西部内陆地区，基本呈现出“东高西低、北凸南凹”的分异格局。（表2）
（二）因素分析。结合各城市新型城镇化水平综合得分，从表2、图2～图4可以看出：
1、新型城镇化水平最高城市：杭州、宁波。杭州与宁波作为全省城市发展的绝对核心，经济发展与城镇化水平居于前列。杭州市为全省政治、经济中心，其工业基础雄厚、投资力度大，城市经济发展持续、快速；近年来，城镇居民生活质量逐渐提高、生态环境得以改善、社会和谐度居于首位。
2、新型城镇化水平较高城市：舟山。舟山群岛是我国海产经济鱼类集中产区，并依靠海涂发展盐业，海洋经济发达，城镇化动力较足；岛屿城市生态环境较好、居民生活质量高，新型城镇化质量较高。但城乡统筹发展、和谐社会及城镇基础设施建设等方面不足，其中公平系统得分仅（0.0441），位居末尾。
3、新型城镇化水平中等城市：温州、绍兴、嘉兴、台州、湖州。温州城镇化率仅次于杭州、宁波，这与城市开放性相吻合，也表明温州产业结构较为合理；绍兴市经济在加快转型升级中实现平稳较快增长，居民收入也实现较快增长，农村增速高于城镇，城乡居民生活差距缩小，城镇化过程中的公平性建设得以体现。嘉兴市北依苏沪，开放型经济快速发达，经济发展水平逐渐超越温州市；深入实施“科教兴市”战略，科技进步水平变化情况保持浙江省前列。
湖州市城镇资源环境得分为0.0796，仅次于杭州市排名第二；但城乡统筹发展水平系数全省倒数低碳发展指数排名出炉，台州居榜首；台州市新型城镇化综合水平倒数第二，表明城乡发展不协调，城乡居民生活水平差距最大，亟待改善。
4、新型城镇化水平较低城市：金华、丽水、衢州。金华市城镇建设逐渐落后于省内沿海城市，新型城镇化动力系统得分居第八位，质量系统得分为最后一位，社会公平系统系数也仅排名第七，这与“宜居城市”等荣誉不相符合。丽水市与衢州市在各项指标评价中均较低，城镇化综合水平不高。两市应积极加快城乡基础设施建设及第三产业发展，提高城乡居民生活质量，加快城乡统筹发展进程。
四、结语
通过构建相关模型计算可以看出，浙江省各市新型城镇化水平存在显著差异，总体上呈现出“东高西低、北凸南凹”的分异格局，这与浙江省经济发展总体格局一致。运用Ward聚类分析法，计算分出城镇化水平最高、较高、中等及较低四个层级；从领域层各要素与综合水平得分相关性看出，经济发展、城镇人口增长以及居民生活质量提高对新型城镇化进程贡献度最大，而社会公平、城乡统筹以及城镇基础设施不能跟上经济发展与城镇化综合发展步伐，大部分省辖市新型城镇化各要素发展不均衡。因此，重视城乡软环境发展，逐渐实现经济与社会、社会与自然、城镇与乡村的协调发展。
主要参考文献：
[1]王胜男，马昭.海南省新世纪城镇化进程的阶段性及其影响因素[J].地域研究与开发，2013.32.4.
[2]彭红碧，杨峰.新型城镇化道路的科学内涵[J].理论探索，2010.4.
城镇化水平范文6
关键词 哈尔滨市城镇化 城镇化水平 城镇化速度
一、引言
党的十强调要推动信息化和工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，走“新四化”同步发展的道路。城镇化作为我国现代化建设进程中的大战略和历史任务被提到了前所未有的高度。未来，城镇化必然成为推动我国经济持续健康发展的动力源。哈尔滨市作为大农村、大城市特点鲜明的副省级城市，要提前全国全省实现全面实现小康，城镇化建设任重而道远。本文采用定性分析与定量分析相结合的方法，对哈尔滨市城镇化发展的现状进行合理分析和比较准确地判断中国城镇化的现状和发展趋势，为下步能有效推进城镇化奠定基础。
二、现状分析
（一）人口结构
哈尔滨最近11年的户籍人口城镇化率基本徘徊在48%左右，呈总体缓慢上升趋势，其中2008-2010年有微小反复。从第六次人口普查情况看，哈尔滨市常住人口1063.6万，城镇人口650.2万，常住人口城镇化率61.1%。按照城镇化发展“S”形曲线运动规律，哈尔滨市目前处于城镇化发展阶段，将呈加快上升的趋势。从全国看，按户籍统计的全国平均城镇化率大约为35%，按常住人口统计的全国平均城镇化率大约为51%，由于2.3亿农民工的存在，二者相差16个百分点。哈尔滨市户籍人口城镇化率约48%，常住人口城镇化率61%，相差13个百分点，差距小于全国平均水平。这就说明，哈尔滨市的人口集聚能力低于全国平均水平，是人口红利的输出者，我们城镇化过程中的人口问题与北上广深等国内发达城市性质迥异。以同为副省级城市的广州为例，第六次人口普查显示，广州市户籍人口815万，常住人口是1270万，常住人口中来自外省的约300万，大量的外来人口不仅为其创造了巨大的经济效益，甚至延迟了其老龄化进程，因此，广州是改革开放30多年来全国人口红利的最大受益者之一，其面临的是能否愿意给予外来人口市民待遇的问题。反观哈尔滨市，哈尔滨市户籍人口993（其中52%为农民），常住人口1063万，流入人口207万，其中不足20万来自省外，流出人口136万，净流入人口仅70万。因此，我们更大程度上是解决本埠农业人口城镇化。
（二）空间结构
从市域整体看，哈尔滨市市域面积5.3万平方公里，在副省级城市中是最为广阔的，但是市区建成区面积367平方公里，仅占总面积的0.69%，115个城关镇和建制镇的建成区面积404平方公里，占总面积的0.76%，平均每个镇不足4平方公里。市区建成区的规模和比例、小城镇的规模在副省级城市中均处于下游。还以广州为例，广州的市区建成区面积952平方公里，占市域总面积的12.8%。由此可见，哈尔滨市空间城镇化严重不足，基础设施建设严重滞后，城镇体系尚未形成。这一点也与全国以及发达城市土地城镇化大幅度超前于人口城镇化大相径庭。
（三）产业结构
从产业结构和就业结构看，哈尔滨自“十五”末期以来三次产业结构和人员就业结构逐步向非农产业集中（见表1）。第一产业从业人员、生产总值所占比例逐年降低；第三产业从业人员、生产总值所占比例基本呈逐年上升趋势；但是第二产业占GDP比重增长缓慢，从业人员所占比例甚至持续下降，反映出哈尔滨市近年来工业经济低位运行，增长乏力。值得注意的是，哈尔滨市工业增加值占GDP比重大约28%左右，按照钱纳理的理论，哈尔滨市处于工业化中期的起步阶段，恰与哈尔滨市人口城镇化状态相对应，这说明哈尔滨市城镇化与工业化基本同步，但是由于二者均处于较低水平，尤其是工业化率低于全国平均水平，这种同步仅是相对固化、相互制约的表象，远没有达到十要求的良性互动。
三、结论建议