基于主成分和聚类分析的陕西省各市城镇化发展质量评价

马黎勇

（西北大学，陕西西安710000）

基于主成分和聚类分析的陕西省各市城镇化发展质量评价

马黎勇

（西北大学，陕西西安710000）

城镇化是经济社会、人口发展和生态环境等方面共同推进的过程。在城镇化数量得到发展的今天，我们不能忽视城镇化进程中的人，城镇化发展更应该注重质量的提高。本文从人口、经济、社会、居民生活、生态文明、城镇建设和城乡一体化七个方面构建城镇化发展质量评价指标体系，通过主成分和聚类分析的方法，对陕西省十个市的城镇化发展质量进行综合评价，找出各市在发展中存在的不足，以促进各市城镇化质量的提高。

城镇化质量；主成分分析；聚类分析

当前我国在城镇化的进程中，一味地追求城市空间结构的发展，城市里的楼变高了，面积变大了，人口增加了，但是却忽视了城镇化的发展质量。城镇化的发展既要关注城镇人口的变化，更应该对各地城镇化的发展质量进行评价研究，克服低质量的城镇化发展。2014年陕西省常住人口城镇化率为52.7%，低于全国54.77%的平均水平。为促进陕西省城镇化发展质量的提高，更好地服务于陕西经济社会的发展，我们构建了城镇化发展质量评价指标体系，客观地评价陕西省各市的城镇化发展质量，并针对各市的具体问题提出相应对策，为实现以人为核心的城镇化发展提供政策依据。

一、相关研究综述

随着我国城镇化进程的加快，部分学者对城镇化发内各市的具体评价研究。最后在城镇化质量评价方法上，由于学者构建的指标体系以及数据的获取并不一致，选择的评价方法也不相同。本文针对现有研究中存在的不足，对陕西省内十个市城镇化质量进行综合评价。

二、城镇化发展质量评价指标体系

在选取指标的过程中，我们遵循综合性、代表性和可实施性的原则，从人口发展、经济发展、社会发展、居民生活、生态文明、城镇建设和城乡一体七个方面来构建陕西省城镇化发展质量评价指标体系，多数指标采用的是人均指标，总共选取28个具体指标。这28个指标的数据来源于《陕西统计年鉴（2013）》、《中国城市统计年鉴（2013）》、陕西省10个市的2013年统计年鉴，大部分指标数据能够直接从统计年鉴获取，部分数据可以通过公式计算获得。具体指标体系见表1。

三、实证分析

展质量评价做了一些研究，主要集中在对城镇化质量的内涵、评价指标体系的构建、影响因素以及政策建议等方面。叶裕民国内最初通过构建评价指标体系，从城市基础设施、现代化水平以及城乡一体化发展三个方面，选取我国9个超大城市通过主观权重赋权法来进行城镇化质量研究。郝华勇对我国省域城镇化质量进行了差异研究，涉及全国31个省市自治区。在经济、社会、居民生活等七个方面，对全国各省城镇化质量进行了研究。姚晓芳通过因子分析的方法，从经济社会发展、空间发展、经济社会协调三个方面选取30个具体指标，对中部地区六省城镇化质量进行了研究。

综观现有研究，国内学者在对城镇化质量评价上已经取得一定的成果，但是我们认为还存在一定的不足。首先在指标体系的构建上，并没有全国统一的标准，部分学者在指标体系构建上忽略了人口、生态环境等方面。其次在研究的地区上，目前陕西省缺乏对省

表1 城镇化质量评价指标体系

在确定了指标体系之后，借助SPSS软件，采用主成分分析和聚类分析的方法，对陕西省各市城镇化发展质量进行综合评价并进行归类。把收集的数据录入SPSS，然后对数据进行标准化处理，利用标准化后的数据做具体的分析。

1.主成分特征值及方差贡献率

通过SPSS做主成分，相关系数矩阵中指标之间存在较大的相关性，根据特征值大于1的原则，共提取7个主成分，得到各主成分的特征值和相应的方差贡献率，如表2所示。可以看出，前7个因子所解释的方差占总方差的96.797%，保留这7个因子能够概括绝大部分信息。

表2 主成分特征值及方差贡献率

2.城镇化质量主成分的载荷矩阵

对提取的7个主成分F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7建立初始因子载荷矩阵，从初始因子载荷矩阵中可以看出，第一主成分F1在X1、X3、X7、X13、X14、X15上有较大的载荷，可称之为人口发展质量因子主成分；第二主成分F2在X2、X12、X26上有较大的载荷，可称之为科技文化因子主成分；第三主成分F3在X4、X16、X23上有较大的载荷，可称之为基础设施因子主成分；第四主成分F4在X5、X18、X20上有较大的载荷，可称之为生态环境因子主成分；第五主成分F5在X27、X28上有较大的载荷，可称之为城乡协调发展因子主成分；第六主成分F6在X6、X8、X21、X25上有较大的载荷，可称之为经济社会因子主成分；第七主成分F7在X9、X24、X25上有较大的载荷，可称之为居民生活因子主成分。

3.各市城镇化质量主成分得分及综合得分

以表2中各主成分的特征值占选择的七个主成分特征值之和的比例为各主成分的权重，即第一主成分的权重W1为0.481，以此类推得到另外几个主成分的权重为0.154、0.126、0.091、0.056、0.053、0.037。

根据权重建立主成分分析模型：F综合=F1W1+F2W2 +······+F7W7。其中，F1到F7为各主成分，W1到W7为各主成分的权重。根据上述模型，可计算得到陕西省各市城镇化质量主成分得分以及综合得分，所得结果见附表1。

从附表1的分析结果可以看出，陕西省各市在主成分得分以及综合得分上面均存在着较大的差别。在综合得分上面，首先得分最高的是西安市，说明其城镇化发展质量最高；其次，其他各市排名依次是铜川、咸阳、宝鸡、延安、榆林、商洛、汉中、渭南以及安康，铜川的综合得分第二，其城镇化发展质量水平也比较好，但是我们可以看到，排名靠后的几个市多属于陕南地区，说明陕南的城镇化发展水平在全省来说是比较落后的。

对各主成分进行分析，可以看出各市在具体方面存在的不足。西安市在生态环境以及城乡协调发展的指标上面还需要改进，需要处理好经济发展与生态环境的关系，同时应该提高西安市农民收入，发展现代农业，通过城市经济发展带动农村经济，缩小城乡差异。铜川市在人口发展质量以及生态环境主成分得分上较低，城镇化的发展不能忽视人，城镇化质量提高的关键即人口质量有没有提高。宝鸡市在科技文化主成分上得分较低，应该加大科研经费的投入，提高人口素质。咸阳市在居民生活主成分上得分较低，应该努力提高居民收入，增加居民幸福感。渭南市在人口发展、基础设施、城乡协调以及居民生活主成分上得分都低。陕北的延安和榆林两市，在基础设施和城乡协调上主成分分数较低，陕北地区基础设施相对落后，应该加强基础设施建设，同时努力缩小居民之间的收入差异。陕南的商洛、汉中和安康在人口发展、经济社会以及居民生活主成分上得分均低，与全省的城镇化发展质量差异较大，在提供城镇化质量上还有很多路要走。

4.聚类分析

我们对选取的指标进行标准化处理，选择组间连接法对陕西省各市进行系统聚类，得出的树状聚类分析图如图1所示。

图1 陕西省各市城镇化质量树状聚类分析图

将陕西十个市分为三类，第一类是西安市，第二类是铜川市，第三类是剩下的八个市。第一类的西安市为城镇化发展质量最好的地区，第二类的铜川市为城镇化发展质量中等地区，第三类的地区为城镇化发展质量较低地区。第三类的地区多是陕南以及陕北地区，应该提高城镇化发展质量，以缩小与西安以及铜川市的总体差距。

四、结论及启示

1.陕西省三大区域之间城镇化发展质量空间分布不均衡。要以西安为中心，构建关中城市群。通过西安市城镇化的发展带动周边城市的发展，尤其关中地区的渭南市更要抓住关中城市群的发展契机，努力提升渭南的城镇化质量。陕北地区资源较为丰富，人均收入水平较高，但是在城镇化发展中要转变经济发展方式，建设资源节约型、环境友好型城市。陕南三市的城镇化质量在省内相对落后，要突破自然环境的制约，发掘本地优势资源，因地制宜发展旅游业等第三产业，促进经济社会发展，建设园林、卫生城市，缩小与省内其他市的差距。

2.制约各市城镇化质量的因素各不相同，但集中表现在生态环境、城乡协调和居民生活方面。我国已经把生态文明建设放在了突出位置，陕西省各市在城镇化发展过程中，更应该注重生态环境的保护，各市应该提高资源利用效率，朝着建立国家园林城市、国家卫生城市努力。努力增加居民收入，缩小城乡收入差距，通过城镇化的发展带动周边农村地区经济的发展，提高各市城乡协调度。对于居民生活方面，改善居民居住条件，开展各种文化娱乐活动，丰富居民的业余文化生活，提高居民的幸福感。

[1]叶裕民.中国城市化质量研究[J].中国软科学，2001（7）：27-31.

[2]郝华勇.基于主成分分析的我国省域城镇化质量差异研究[J].青岛行政学院学报，2011（5）：27-30.

[3]姚晓芳，沈道晴.基于因子分析的中部六省城镇化质量评价比较研究[J].合肥工业大学学报（社会科学版），2014（2）:21-27.

[4]郭叶波.城镇化质量的本质内涵与评价指标体系[J].学习与实践，2013（3）.

附表1各市城镇化质量主成分得分及综合得分

F29

A

1673-0046（2015）7-0020-03

陕西省教育厅科学研究基金（2014）“陕西省新型城镇化发展质量评价与分析——基于人口结构均衡的视角”（项目号：14JK1712）；陕西省社科基金（2014）“质化与量化方法结合的陕西‘人口城镇化’质量评价研究”（项目号：2014G17）