我国区域城镇化水平的综合评价

严瑾　肖峰　赵慧珂湖南农业大学理学院



我国区域城镇化水平的综合评价

严瑾肖峰赵慧珂
湖南农业大学理学院

摘要：城镇化是国家现代化发展的必然要求。本文从城镇化内涵出发，构建了一套较为完善的城镇化指标体系，并利用因子分析和聚类分析，对我国2008年至2014年各地区城镇化进程进行综合评价。结果表明：我国城镇化水平大致呈上升趋势，且具有明显的区域性，东部沿海地区的城镇化水平明显高于中西部地区。

关键词：城镇化指标体系因子分析聚类分析

一、引言

城镇化是社会和经济发展的必然趋势，也是一个国家走向现代化必然要经历的一个阶段。城镇化水平的研究不仅能够真实反映我国的城镇化现状，还能为进一步提高我国城镇化水平提供参考，有助于我国特色新型城镇化道路的选择。目前城镇化研究主要体现在以下几个方面：

(1)城镇化水平现状研究。耿海青(2003)认为中国目前的城镇化严重滞后于工业化，并已成为制约国民经济发展的新“瓶颈” [1]；葛永军等(2003)从国际比较的研究角度出发，认为中国的城镇化并没有严重滞后[2]；邓宇鹏(1996)认为中国城镇化水平并不是滞后，而是存在超隐性城镇化[3]。

(2)测度方法研究。目前对城镇化水平的测度方法主要有单一指标法和综合指标法，而综合指标法相对更加科学、全面。都沁军、于开宁(2001)提出从经济、人口、地域景观、生活方式以及环境状态等五方面29个指标来考察城镇化发展水平[4]；代合治等(1998)提出了包含22项指标的“城镇化水平综合指数”[5]。

(3)城镇化水平差异研究。张善余(2002)[6]对城镇化水平差异进行分析，他提出生产力发展水平和产业结构是最基本的影响因素；刘耀彬[7]等在多篇论文中专门阐述我国省区城镇化差异的影响因素。

综上所述，对城镇化发展水平的研究多数停留在静态角度，动态分析相对较少。城镇化是一个复杂的动态时空过程，利用综合指标法研究有利于充分体现城镇化的内涵，而动态分析可以清晰地反映城镇化发展推进的过程。因此，本文从构建城镇化综合指标体系，通过因子分析和聚类分析对我国各地区2008年至2014年的城镇化发展水平进行动态综合评价，以此来揭示我国城镇化发展现状，以期为政府制定相应对策提供参考。

二、指标体系的构建

本文根据城镇化的内涵，依据科学性、可代表性、可比性原则，从经济城镇化、人口城镇化、 社会城镇化和生态环境城镇化四个方面共选取了14个指标建立了城镇化综合指标体系（见表1）。

表1　综合指标体系

X8人均城市道路面积　m2 X9国内专利申请受理量　项X10公共图书馆总藏量　104册X11邮电业务总量　108元X12每万人拥有卫生技术人员数　人生态环境城镇化社会城镇化X13道路清扫保洁面积　104m2 X14建成区绿化覆盖率　%

三、实证分析

本文采用因子分析和聚类分析方法研究我国城镇化水平状况。因子分析方法采用降维的思想，根据指标间的相关性，将多个指标的信息用少数几个公共因子来反映。本文主要采用全局主成分法[8]计算因子载荷的因子分析方法。聚类分析根据所要研究的样品之间的亲疏关系，按照一定的原则把分类对象划分为若干类，使得同一类中对象的相似性比与其他类对象的相似性更强[9]。本文主要采用面板数据的K-均值聚类分析方法。

（一）因子分析

1.数据标准化处理

首先，对样本数据进行标准化处理（将原始变量和标准化后变量均用X 表示）：

2.数据有效性检验

对数据进行KMO检验和Bartlett球形检验，结果表明，KMO测度值为0.782，大于0.7，表明数据适合做因子分析。Bartlett球形检验统计量P值为0.000，不能接受原假设，即认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。因此，可以对该数据进行因子分析。

3.因子分析结果

采用全局主成分分析的方法，可以提取出主成分并得到因子载荷。为了使公共因子具有明确的含义，采用最大方差法进行因子旋转，即可得到旋转后公共因子的方差贡献率（见表2）和旋转后因子载荷（见表3）。

表2　旋转后的方差贡献率

表3　旋转后因子载荷

本文提取特征值大于1的三个公共因子。第一主因子为经济发展因子，主要受第二产业增加值占GDP比重、第三产业增加值占GDP比重、城乡居民人民币储蓄存款年底余额、邮电业务总量四个指标影响；第二主因子为区域消费因子，主要受人均GDP、居民消费水平、城市人口比重三个指标影响；第三主因子为城市发展因子，主要受人均城市道路面积影响。

根据因子得分系数矩阵，得到各因子得分，再以各因子的方差贡献率为权数，计算得到综合因子得分F 如下：

据此，得到我国各地区2008年至2014年的城镇化水平综合得分（见表4）。

表4　各地区城镇化水平综合得分

由上表结果可知，我国各地区城镇化水平综合得分在2008-2014年期间逐年增加，即2008-2014期间我国城镇化水平大致上呈现上升趋势。城镇化发展较领先的地区如：北京、上海、江苏、浙江、山东、广东等，这些省份的城镇化水平综合得分较高，其中，广东省在2014年的得分达到2.0146之高；而城镇化发展较落后的地区如：贵州、甘肃、青海、新疆、西藏等，城镇化水平综合得分较低，其中西藏在2008年的得分达到-1.0539之低，高低悬殊较大。由此可见，我国城镇化发展水平大致呈上升趋势，但城镇化发展水平地区间差异较大。

（二）聚类分析

采用K-均值聚类法对表5中的数据进行聚类，31个省级行政区被分为3类（见表5）。

表5　我国31个省级行政区城市水平的聚类结果

根据城镇化水平高低，我国省级行政区域可大致分为三类：第一类地区为城镇化水平较高的东部沿海地区；第二类地区多为城镇化水平不高的内陆省份；第三类地区为城镇化水平较低的中西部省份。

四、结论

本文从城镇化的内涵出发，构建了一套较为完善的城镇化指标体系，并利用因子分析和聚类分析方法对我国区域城镇化水平进行定量测算和客观分类，能够比较全面、动态地对2008—2014年间我国区域城镇化水平做出综合评价。

根据分析结果可知，2008—2014年间，我国各省级行政区域各因子得分整体呈现上升趋势，城镇化因子综合得分逐年提高，由此推测经济发展、居民消费、环境质量和城市发展等诸多影响城镇化发展的因素水平都有所提高，我国城镇化水平大致呈现上升的趋势。我国城镇化发展水平区域性差异明显，城镇化发展领先的东部沿海地区，经济发展快，城镇化发展起步较早；而城镇化发展落后的中西部地区，经济发展落后，城镇化发展起步晚。

参考文献：

[1]耿海青.我国城镇化水平滞后的原因分析及未来展望[J].地理科学进展,2003,22(1):101-109.

[2]葛永军,许学强,阎小培.中国城镇化水平的综合判断[J].人文地理,2003,(1):49-52.

[3]邓宇鹏.中国的超隐形城镇化[J].当代财经,1996,6:20-23.

[4]都沁军,于开宁.城镇化水平评价的指标体系研究[J].统计与决策,2001,（3）:21.

[5] 代合治,刘兆德.复合指标法及其在测度中国省域城镇化水平中的应用[J].城市问题, 1998,(4):22-24.

[6]张善余.我国区域城镇化发展水平的差异分析[J].

人口学刊,2002,(5):37－42.

[7]刘耀彬,陈志,杨益明.中国省区城镇化水平差异原因分析[J].城市问题,2005,（1）：16-20.

[8]任若恩,王惠文.多元统计数据分析理论、方法和实例.国防工业出版社,1997: 164-171

[9]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社,2015:113.

基金项目：本文为湖南农业大学大学生创新性实验计划项目（编号XCX1566）的阶段性成果。

作者简介：严瑾（1995-），女，江苏淮安人，本科在读，主要从事统计学的学习与研究。