基于主成分分析的西藏自治区城镇化空间分布类型

余 波， 刘 松， 熊 鹰， 曹永旺， 周春山*

(1. 中山大学地理科学与规划学院，广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室，广州 510275；2. 国家开发银行西藏分行，拉萨 850000)

基于主成分分析的西藏自治区城镇化空间分布类型

余 波1,2， 刘 松1， 熊 鹰1， 曹永旺1， 周春山1*

(1. 中山大学地理科学与规划学院，广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室，广州 510275；2. 国家开发银行西藏分行，拉萨 850000)

利用主成分分析法，选取表征西藏自治区城镇化的人口、产业、用地、社会和自然环境等方面的变量，提取了西藏自治区城镇化特征的主成分，并通过聚类分析划分了西藏自治区城镇化类型. 结论如下：(1)西藏自治区城镇化内容可归纳为7大主因子：“援藏因子”、“消费因子”、“农业因子”、“自然因子”、“城建因子”、“二三产业因子”和“教育因子”，体现了西藏自治区发展的特点；(2)2015年西藏自治区城镇化可划分为“中心地服务型”、“农牧业生产型”、“二三产业发展型”、“援助依赖型”、“帮扶援建型”、“自然环境限制型”和“自然环境依托型”等7种类型，不同类型的城镇化特征明显；(3)西藏自治区城镇化模式不同于全国大部分地区，城镇化建设不能照搬其他地区经验.

城镇化类型； 主导因子； 空间分布； 主成分分析； 西藏自治区

从模式角度研究城镇化问题已经成为城镇化研究领域中的重要内容[1]. 国内城镇化模式研究始于20世纪80年代后期，在90年代趋于丰富. 学者们从不同的视角研究城镇化模式问题，如超前型和滞后型城镇化模式[2-3]、集中型和分散型城镇化模式[4-5]、大中小城镇化模式、自上而下型和自下而上型城镇化模式[6-7]、内生型和外生型城镇化模式[8]、城乡分割型和城乡统筹型城镇化模式[9]，以及攀枝花、珠三角、苏南、温州等模式[10].

关于城镇化模式概念，盛广耀[11]认同城镇化模式是国家、地区城镇化的实现途径和方式，是对城镇化的演进过程、表现特征、动力机制、战略选择的概括与总结；边雪等[12]认为已有的城镇化模式研究是在总结成功经验、识别典型问题、趋近高质高效路径，并利用人口城镇化水平、产业非农化水平和用地城镇化水平等3个维度之间的协调关系来划分城镇化关系模式，为城镇化模式研究打开了思路. 学者们也采用主成分和系统聚类方法，研究各地区城镇化模式[13-15]，这些研究既丰富了城镇化模式研究内容，也为研究西藏自治区城镇化模式提供经验. 青海省经济研究院课题组对青藏高原地区城镇化模式做出了一次有益尝试，其研究认为有别于内地城市经济带动型模式，青藏高原地区城镇化是依托宗教、民族文化、政权建设而建立，可以归纳为3种模式：宗教与政治经济中心融合型城镇、政府主导的边塞型城镇、资源开发型城镇[10].

由于城镇化机制的复杂性，不同地区实现城镇化的过程不同，从而形成相互差别的发展模式[11]. 2014年，西藏自治区第一、二、三产业比重为9.4∶36.7∶53.9，城镇化率达到25.8%. 在这种情况下，西藏自治区城镇化的地域分布特征值得研究. 已有西藏自治区城镇化的研究较多地集中于城镇化动力机制[16-17]、特色产业发展[18]和产业结构演进[19]等方面，较少涉及模式. 鉴于此，本文根据城镇化过程的特征，选取表征城镇化的人口、产业、用地、社会和自然环境等方面的变量，分析西藏自治区城镇化空间分布类型.

1 指标体系与研究方法

1.1 度量西藏自治区城镇化的指标体系

基于城镇化内涵[20]和西藏自治区的独特地理环境，考虑到指标的代表性、差异性和易得性，本文从人口、产业、土地、社会城镇化以及自然环境等5个方面衡量西藏自治区城镇化发展水平，并构建了指标体系(表1),共包括13个一级指标、31个二级指标. 研究数据主要来源于西藏自治区统计局和国家统计局西藏调查总队对西藏自治区74个县2015年经济社会发展基本情况的统计，少量缺失数据由西藏自治区5市2区统计年鉴补充，采用对数化处理以减少不同量纲对计算造成的不利影响.

表1 2015年西藏自治区城镇化发展评价指标体系

Table 1 The evaluation index of urbanization of Tibet Autonomous Region in 2015

指标类别一级指标二级指标A：人口城镇化A1：人口A11：户籍人口密度/(人·km-2)A2：劳动力A21：每万人城镇在岗职工人数/人B：产业城镇化B1：经济水平B11：人均GDP/元B12：工业总产值/万元B2：产业结构B21：粮食总产量/吨B22：人均粮食产量/kgB23：油菜籽产量/吨B24：肉奶总产量/吨B25：农林牧渔总产值/万元B26：第二产业产值比重B27：第三产业产值比重C：用地城镇化C1：农用地C11：耕地覆盖率/‰C12：森林覆盖率/‰C2：建设用地C21：城区人均用地/m2D：社会城镇化D1：交通D11：公路密度/(km·km-2)D2：教育D21：万人普通小学在校学生数/人D22：万人普通中学在校学生数/人D3：医疗D31：万人拥有医疗床位数/张D4：社保D41：万人拥有社会福利收养性单位床位数/张D5：居民生活水平D51：农村居民人均可支配收入/元D52：万人移动电话年末用户/户D53：人均居民储蓄存款余额/元D54：批发和零售业贸易总额/万元D55：住宿和餐饮业贸易总额/万元D6：政府行为D61：人均公共预算财政支出/元D62：全社会固定资产投资总额/万元D63：人均财政转移支付量/元E：自然环境E1：自然条件E11：城镇海拔高度/mE12：年均降水量/mLE13：年均日照时数/hE14：年平均气温/℃

1.2 分类模型选择和主要步骤

由于表征城镇化的变量多，且变量之间具有一定联系，尽管能够反映西藏自治区城镇化的空间分布差异，但也增加了分类难度和复杂度. 为了从众多变量中抓住西藏自治区城镇化的整体特征，科学地划分城镇化类型，揭示西藏自治区城镇化水平的区域差异，本文采用适合多变量分析的主成分分析法[21-22]，主要步骤如下：

首先，运用SPSS软件标准化31个二级指标原始数值，形成31个彼此之间不相关的新的综合变量，通过选择其中影响成分大并具有代表意义的部分新变量(也就是下文所说的因子)，对西藏自治区城镇化发展进行分析评价.

其次，检验主成分分析可行性. 通过检验KMO系数和Bartlett系数进行判断. 经SPSS软件计算，本文构建的西藏自治区城镇化31个二级指标的相关矩阵KMO检验系数为0.731>0.700，根据常用的分析标准[23]，在可接受进行主成分分析的范围之内；Bartlett检验系数(Sig)<0.01，拒绝球形检验的零假设，说明适宜主成分分析(表2).

表2 2015年西藏自治区城镇化主成分分析的KMO和Bartlett检验

Table 2 KMO and Bartlett test of the principal components analysis of urbanization of Tibet Autonomous Region in 2015

采样充足度的KMO检验Bartlett球形度检验近似卡方自由度(df)显著性(Sig)0．7312472．2044650．000

注：数据由SPSS软件计算得出.

第三，对本文构建的西藏自治区城镇化31个二级指标的相关矩阵，运用SPSS软件，得到各因子的初始特征值，包括特征根、方差贡献率和累计方差贡献率(表3). 并根据确定主成分的分析标准(特征根>1)，确定前7个因子为分析西藏自治区城镇化发展类型的7个主因子. 该7个主因子的累计旋转方差贡献率达到80.155%，概括了原有变量的大部分信息.

第四，对选取的7个主因子的初始特征值采用方差最大化正交旋转，使共性因子载荷系数向更大或更小的方向变化，并保证原共性因子之间的正交性和共性方差总和不变. 经过旋转，得到正交旋转之后的各成分特征值(表4)，同时得到了正交旋转之后的2015年西藏自治区城镇化主因子旋转载荷矩阵(表5).

2 西藏自治区城镇化发展类型分析

2.1 主因子命名与解释

第1因子与“人均公共预算财政支出”、“人均财政转移支付量”变量呈显著正相关(相关系数分别为0.881、0.878)，与“农林牧渔业总产值”、“肉奶总产量”变量呈显著负相关(相关系数分别为-0.862、-0.822)，该因子与外部资金援助量密切相关，可命名为“援藏因子”. 第1主因子的表现是：当因子值越大时，西藏自治区的外部资金援助量越大，农业产值越小，反之亦然. 该因子得分较高的地区主要分布在西藏边疆地区(图1A).

表3 2015年西藏自治区城镇化因子初始特征值

Table 3 The initial eigenvalues of the factors of urbanization of Tibet Autonomous Region in 2015

因子特征根l方差贡献率/%累计贡献率/%18．68128．00328．00325．42017．48545．48833．50611．31056．79842．8349．14365．94151．7175．53771．47961．5945．14176．62071．0963．53580．15580．8172．63582．79090．7922．55685．346100．5541．78987．135110．5111．65088．784120．4851．56390．347130．4011．29491．641140．3611．16692．807150．3131．01193．818160．2710．87594．694170．2500．80695．500180．2270．73396．232190．2100．67896．910200．1830．58997．499210．1530．49497．993220．1340．43298．425230．1230．39698．821240．0980．31799．138250．0710．23099．368260．0700．22799．595270．0410．13499．729280．0390．12699．855290．0350．11499．969300．0070．02299．991310．0030．009100．000

表4 2015年西藏自治区城镇化主因子正交旋转后特征值

Table 4 The eigenvalues of the principal factors of urbanization after orthogonal rotation of Tibet Autonomous Region in 2015

主因子特征根l方差贡献率/%累计贡献率/%15．47517．66217．66225．10216．45834．12034．42614．27748．39743．11110．03558．43152．4777．99166．42362．4467．89074．31371．8115．84280．155

表5 2015年西藏自治区城镇化主因子旋转载荷矩阵Table 5 The principal factor rotated component matrix of urbanization of Tibet Autonomous Region in 2015

第2因子与“人均GDP”、“农村居民人均可支配收入”、“住宿和餐饮业贸易总额”、“批发和零售业贸易总额”、“全社会固定资产投资总额”、“万人移动电话年末用户”、“人均居民储蓄存款余额”呈正相关(相关系数分别为0.909、0.767、0.705、0.691、0.677、0.656、0.633)，其中与“人均GDP”的相关性最强，第2主因子与消费和经济内容关系密切，可命名为“消费因子”. 该因子的表现是：当因子值越大时，人均GDP等7个变量越高，居民消费能力越强，地区发展水平越好，反之亦然. 该因子得分较高的地区主要分布在西藏中部地区，包括卡若区、巴宜区、城关区、乃东区、桑珠孜区、那曲县和噶尔县(图1B).

第3因子与“人均粮食产量”、“粮食总产量”、“油菜籽产量”、“年平均气温”、“耕地覆盖率”呈显著的正相关(相关系数分别为0.866、0.802、0.762、0.721、0.670)，其中与“人均粮食产量”的相关性最强，第3主因子与农业发展内容相关，可命名为“农业因子”. 该因子的表现是：当因子值越大，地区耕地面积越大，粮食和油菜产量越高，年均气温更高，反之亦然. 该因子得分较高的地区主要分布在“一江两河”地区，范围从日喀则市到山南市(图1C).

图1 2015年西藏自治区城镇化因子得分空间分布特征

第4因子与“年均日照时数”、“城镇海拔高度”、“森林覆盖率”、“年均降水量”4个变量具有较强的相关性，其中与“年均日照时数”、“城镇海拔高度”呈强烈的负相关(相关系数分别为-0.836、-0.800)，与“森林覆盖率”、“年均降水量”呈强烈的正相关(相关系数分别为0.777、0.701)，第4主因子与自然环境内容关系密切，可命名为“自然因子”. 该因子的表现是：当因子值越大，地区海拔越低、日照时数越短，而森林覆盖率越密、降水越丰富，反之亦然. 该因子得分较高的地区主要分布在藏东、藏北地区，包括昌都市、林芝市和那曲地区，因子得分低的地区主要集中在藏西北地区(图1D).

第5因子与“公路密度”、“中心城区人均建设用地面积”、“人口密度”相关性较强，其中与“公路密度”、“人口密度”呈正相关(相关系数分别为0.812、0.625)，与“中心城区人均建设用地”呈负相关(相关系数为-0.691)，第5因子与城市建设内容关系密切，可命名为“城建因子”. 该因子的表现是：当因子值越大，地区公路里程越长，交通越发达，人口密度越大，城区人均用地越少，反之亦然. 该因子得分较高的地区较分散，城关区、卡若区、乃东区和噶尔县因子得分较高(图1E).

第6因子与“第三产业产值比重”、“第二产业产值比重”2个因子呈显著相关，其中与“第二产业产值比重”呈正相关(相关系数为0.772)、与“第三产业产值比重”呈强烈的负相关(相关系数为-0.901)，第6因子反映第二三产业产值占比状况，可命名为“二三产业因子”. 该因子的表现是：当因子值越大，地区第二产业产值比重越大，第三产业产值比重越低，产业结构以二产为主，反之产业结构以三产为主. 该因子得分较高的地区集中在拉萨市、山南市周边县，如堆龙德庆区、曲水县、墨竹工卡县和桑日县因子得分较高(图1F).

第7因子与“万人普通中学在校学生数”、“万人普通小学在校学生数”呈显著的正相关关系(相关系数分别为0.874、0.813)，第7因子反映了地区的基础教育状况，可命名为“教育因子”. 该因子的表现是：当因子值越大，接受基础教育的人数越多，反之亦然. 该因子得分较高的地区空间分散，措美县、聂拉木县、吉隆县、萨嘎县、措勤县、仲巴县和改则县等地区因子得分较高(图1G).

2.2 城镇化发展类型划分

根据主因子得分，采用组间联结、组内联结、最近邻元素和Ward方法对主因子作聚类分析并比较聚类结果，发现Ward方法的结果最佳. 根据聚类结果，2015年西藏自治区城镇化划分为7种类型，其特征见表6、空间分布见图2.

表6 2015年西藏自治区城镇化发展类型特征Table 6 Characteristics of urbanization development pattern of Tibet Autonomous Region in 2015

图2 2015年西藏自治区城镇化发展类型空间分布

Figure 2 Spatial distribution of urbanization development pattern of Tibet Autonomus Region in 2015

第Ⅰ类型城镇化的因子特点是：消费、农业、城建因子为正值，援藏、自然、二三产业、教育因子为负值，且消费因子正值最大、城建因子次之，自然因子负值最大、援藏因子次之、二三产业和教育因子负值最小. 说明该类型城镇化的特点是经济发达、人口密集、产业以第三产业为主，并且此类型作为地区首府(拉萨市城关区、山南市乃东区和日喀则市桑珠孜区)承担为地区服务作用，为“中心地服务型”城镇化. 这些地区的GDP总量、人均GDP和人口总数在西藏自治区74个县区里排在前列，也是西藏自治区传统的政治、经济和文化中心.

第Ⅱ类型城镇化的因子特点是：农业、教育因子的平均值为正值，城建、二三产业、消费、援藏、自然因子的平均值为负值. 农业因子的平均值与平方和均值最大，自然、援藏、消费、城建、二三产业因子的平方和均值较大而平均值为负，说明该类型城镇化的特点是以农业生产活动为主，人均GDP、地区发展水平较低，为“农牧业生产型”城镇化. 这一类型城镇化包括：拉萨市林周县、当雄县、尼木县，日喀则市南木林县、白朗县、江孜县、康马县、萨迦县、拉孜县、定日县、昂仁县、仲巴县、谢通门县，山南市扎囊县、贡嘎县和浪卡子县，即“一江两河地区”，是西藏自治区传统的农牧业发达地区.

第Ⅲ类型城镇化的因子特点是：援藏、消费、农业、城建、二三产业因子的平均值为正值，自然、教育因子的平均值为负值. 二三产业因子平均值与平方和均值最大，消费、农业、援藏、城建因子平方和均值较大且平均值为正，自然、教育因子平方和均值较大但平均值为负. 说明该类型城镇化以二三产业发展为主要特征，尤其是第二产业的发展明显优于第三产业，同时人均GDP、地区发展水平较高，为“二三产业发展型”城镇化. 这一类型城镇化包括:拉萨市曲水县、堆龙德庆区、达孜县、墨竹工卡县，山南市桑日县、加查县和隆子县. 曲水县、堆龙德庆区和达孜县作为拉萨近郊县区，承接了从拉萨外溢出来的加工制造业和物流仓储服务；墨竹工卡县拥有国内储量和加工能力排名前列的大型铜矿；桑日县和加查县是当前西藏自治区水电资源重点开发地区；隆子县铅锌矿资源丰富，已形成规模化生产. 这些区域也是自治区重点开发区域.

第Ⅳ类型城镇化的因子特点是：援藏因子的平均值与平方和均值都大且为正值，农业、城建因子的平方和均值最大但平均值为负值，消费、自然、二三产业、教育因子平均值为负值. 说明该类型城镇化对外界援助的依赖很强，自身经济和城镇化发展有限，为“援助依赖型”城镇化. 这一类型城镇化包括:阿里地区普兰县、札达县、日土县、革吉县、改则县、措勤县，那曲地区安多县、申扎县、尼玛县、双湖县和山南市错那县. 这些区域是西藏自治区地势最高、人口最稀少的地区，生态环境相对脆弱，且大部分区域为限制开发区域，城镇的发展对外界援助的依赖程度很大.

第Ⅴ类型城镇化的因子特点是：援藏、农业、城建、教育因子的平均值为正值，消费、自然、二三产业因子的平均值为负值. 援藏因子的平均值与平方和均值最大且为正值，虽然地区发展水平较低，但农业生产和二三产业产值较大于第Ⅳ类型(“援助依赖型”)，说明该类型城镇化以外部援助为主要特征，同时自身具备一定的发展条件，不完全依赖于外界援助，为“帮扶援建型”城镇化. 这一类型城镇化包括:阿里地区噶尔县;林芝市朗县，日喀则市仁布县、亚东县、岗巴县、定结县、聂拉木县、萨嘎县、吉隆县,山南市琼结县、曲松县、措美县和洛扎县. 这些区域大部分沿边境分布，具有传统的经济发展优势，部分区域，如琼结县、曲松县和措美县的农牧业发展条件相对较好.

第Ⅵ类型城镇化的因子特点是：自然、城建、二三产业因子的平均值为正值，援藏、消费、农业、教育因子的平均值为负值. 自然因子的平均值和平方和均值最大且为正值，说明该类型城镇化地区自然因子影响较强，虽然二三产业有一定的发展(产业结构以二产为主)，但产值低于第Ⅶ类型、地区发展水平低、农业生产弱，为“自然环境限制型”城镇化. 这一类型城镇化包括:昌都市卡若区、江达县、贡觉县、类乌齐县、丁青县、察雅县、八宿县、左贡县、芒康县、洛隆县、边坝县，那曲地区班戈县、那曲县、索县、比如县、巴青县、嘉黎县和聂荣县. 这些区域涵盖了昌都市的所有县区和那曲地区东部的大部分县区. 昌都市大部分县区位于西藏自治区三江流域(金沙江、澜沧江和怒江)，城镇发展被河流限制；那曲地区东部县区以高山谷地为主，对城镇发展产生较多不利影响.

第Ⅶ类型城镇化的因子特点是：援藏、消费、农业、自然、教育因子的平均值为正值，城建、二三产业因子的平均值为负值. 自然因子的平均值与平方和均值最大且为正，说明该类型城镇化地区自然因子影响最强烈，同时二三产业产值较高于第Ⅵ类型，产业结构以三产为主，外界援助资金较多，人均GDP、地区发展水平高，为“自然环境依托型”城镇化. 这一类型城镇化包括:林芝市巴宜区、工布江达县、米林县、墨脱县、波密县和察隅县. 这些区域海拔相对较低，受沿雅鲁藏布江上溯的印度洋暖湿气流影响，森林植被覆盖率较高，自然环境相对较好，近年来在外部援助的支持下开发力度不断加大.

3 结论与讨论

本文根据西藏自治区城镇化评价指标划分城镇化发展类型，主要结论如下：

(1)西藏自治区城镇化可以总结为7大主因子，分别是“援藏因子”、“消费因子”、“农业因子”、“自然因子”、“城建因子”、“二三产业因子”和“自然因子”. 城镇化发展类型可以划分为：“中心地服务型”、“农牧业生产型”、“二三产业发展型”、“援助依赖型”、“帮扶援建型”、“自然环境限制型”和“自然环境依托型”.

(2)“中心地服务型”城镇化地区主要是拉萨市、日喀则市、山南市；“农牧业生产型”城镇化地区主要分布在西藏“一江两河”地区，该类型城镇化的特点是以农业生产活动为主，人均GDP、地区发展水平较低；“二三产业发展型”城镇化地区主要分布在拉萨市、山南市外围地区，该类型城镇化以二三产业发展为主要特征，尤其是第二产业的发展明显优于第三产业；“援助依赖型”城镇化地区主要分布在阿里、那曲地区，该类型城镇自身发展动力不足，对外界援助的依赖很强；“帮扶援建型”城镇化地区主要分布在西藏边境地区，该类型城镇化以外部援助为主要特征，同时自身具备一定的发展条件，发展并不完全依赖于援藏资金；“自然环境限制型”城镇化地区主要分布在昌都市、阿里地区G317国道沿线，该类型城镇化发展受自然环境限制较大，地区发展水平低；“自然环境依托型”城镇化地区主要分布在藏东南林芝市，该类型城镇化地区自然环境较优越，人口密度小、城区人均建设用地多，农业和二三产业具有一定规模.

本文是利用计量方法研究西藏自治区城镇化空间分布类型的一次实践. 首先，采用主成分分析方法和综合指标体系在研究西藏自治区城镇化空间分布类型中是有效的，如“中心地服务型”城镇化地区为拉萨市、山南市和日喀则市，在地区首府周边形成了二三产业明显发展的高地，在一江两河流域是农牧业占主导的城镇化类型，这样的分类结果与西藏自治区实情相符. 其次，主因子的提取结果彰显了区域独特性，如援藏因子、自然因子的提取，体现了西藏自治区城镇化发展的特点. 再次，西藏自治区城镇化发展模式与全国大部分地区不同，甚至西藏自治区内部不同地区城镇化发展模式也不相同，因此，不能拿西藏自治区外已有的城镇化发展模式硬套在西藏自治区城镇化建设上来，而是要因地制宜地采取措施.

[1] 盛广耀. 城市化模式研究综述[J]. 城市发展研究,2011,18(7):13-19.

SHENG G Y. A literature review on the research of urbani-zation pattern[J]. Urban Studies,2011,18(7):13-19.

[2] 姜斌,李雪铭. 世界城市化模式及其对中国的启示[J]. 世界地理研究,2007(1):40-45.

JIANG B,LI X M. World urbanization modes and their enlightenment to China[J]. World Regional Studies,2007(1):40-45.

[3] 陈明星,陆大道,查良松. 中国城市化与经济发展水平关系的国际比较[J]. 地理研究,2009(2):464-474.

CHEN M X,LU D D,ZHA L S. Urbanization and economic development in China:an international comparison based on quadrant map approach[J]. Geographical Research,2009(2):464-474.

[4] 毛蒋兴,薛德升. 世界城市化模式及其对珠江三角洲的启示[J]. 规划师,2006(5):76-79.

MAO J X,XUE D S. The world’s urbanization pattern and its inspiration on the Pearl River Delta[J]. Planners,2006(5):76-79.

[5] 石忆邵. 德国均衡城镇化模式与中国小城镇发展的体制瓶颈[J]. 经济地理,2015(11):54-60;70.

SHI Y S. The balanced urbanization mode of Germany and the system bottlenecks of development of Chinese small towns[J]. Economic Geography,2015(11):54-60;70.

[6] 宁越敏. 新城市化进程——90年代中国城市化动力机制和特点探讨[J]. 地理学报,1998(5):470-477.

NING Y M. New process of urbanization——dynamics and features of urbanization in China since 1990[J]. Acta Geographica Sinica,1998(5):470-477.

[7] 崔功豪,马润潮. 中国自下而上城市化的发展及其机制[J]. 地理学报,1999(2):12-21.

CUI G H,MA LAURENCE J C. Urbanization from below in China:its development and mechanisms[J]. Acta Geographica Sinica,1999(2):12-21.

[8] 丛茂昆,张明斗. 内生型城镇化:新型城镇化的模式选择[J]. 南京农业大学学报(社会科学版),2016(3):30-36;157.

CONG M K,ZHANG M D. Endogenous urbanization:new urbanization’s pattern choice[J]. Journal of Nanjing Agricultural University(Social Sciences Edition),2016(3):30-36;157.

[9] 赵宇刚. 城镇化视域下城乡统筹模式的分析和选择[J]. 江汉学术,2013(2):14-21.

[10] 青海省经济研究院课题组. 青藏高原城市化发展模式研究[J]. 经济研究参考,2013(25):35-51.

[11] 盛广耀. 关于城市化模式的理论分析[J]. 江淮论坛,2012(1):24-30.

[12] 边雪,陈昊宇,曹广忠. 基于人口、产业和用地结构关系的城镇化模式类型及演进特征——以长三角地区为例[J]. 地理研究,2013(12):2281-2291.

BIAN X,CHEN H Y,CAO G Z. Patterns of regional urbanization and its implications:an empirical study of the Yangtze River Delta region[J]. Geographical Research,2013(12):2281-2291.

[13] 安祥生. 山西省城市化类型的划分[J]. 经济地理,2000(4):50-54.

AN X S. Study on classification of urbanization types of Shanxi Province[J]. Economic Geography,2000(4):50-54.

[14] 谢先全,晏路明. 福建城市化类型的数值划分[J]. 地域研究与开发,2004(1):21-24.

XIE X Q,YAN L M. The numerical division of urbanization types in Fujian Province[J]. Areal Research and Development,2004(1):21-24.

[15] 宁越敏,李健. 泛长三角地区城镇化的机制、模式与战略[J]. 南京社会科学,2009(5):8-14.

[16] 傅小锋. 青藏高原城镇化及其动力机制分析[J]. 自然资源学报,2000,15(4):369-374.

FU X F. An analysis of urbanization and its dynamical mechanism in Qinghai-Tibet Plateau[J]. Journal of Natu-ral Resources,2000,15(4):369-374.

[17] 唐伟,钟祥浩,周伟. 西藏高原城镇化动力机制的演变与优化——以“一江两河”地区为例[J]. 山地学报,2011(3):378-384.

TANG W,ZHONG X H,ZHOU W. The evolvement and optimization of urbanization dynamics in “three-river area” on Tibetan Plateau[J]. Journal of Mountain Science,2011(3):378-384.

[18] 孙勇,周炜,倪邦贵,等. 中国西藏农牧业特色产业报告. 2008[M]. 北京:中国藏学出版社,2010.

[19] 刘刚,沈镭. 1951～2004年西藏产业结构的演进特征与机理[J]. 地理学报,2007,62(4):364-376.

LIU G,SHEN L. Characteristics and mechanism of Tibet’s industrial structure evolution from 1951 to 2004[J]. Acta Geographica Sinica,2007,62(4):364-376.

[20] 许学强,周一星,宁越敏. 城市地理学[M]. 2版. 北京:高等教育出版社,2009:55.

[21] 张利,雷军,张小雷,等. 乌鲁木齐城市社会区分析[J]. 地理学报,2012(6):817-828.

ZHANG L,LEI J,ZHANG X L,et al. Analysis of the urban social areas in Urumqi[J]. Acta Geographica Sinica,2012(6):817-828.

[22] 卢纹岱,朱红兵. SPSS统计分析[M]. 北京:电子工业出版社,2015:499-512.

[23] 数据分析. KMO和Bartlett球形度检验[EB/OL]. (2016-05-08)[2017-04-10]. http://www.cdadata.com/8145.

Study on Spatial Distribution Pattern of Urbanization of Tibet Autonomous Region Based on Principal Component Analysis

YU Bo1,2, LIU Song1, XIONG Ying1, CAO Yongwang1, ZHOU Chunshan1*

(1. Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo-Simulation, School of Geography and Planning, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China; 2. China Development Bank Tibet Branch， Lasa 850000, China)

Using the principal component analysis method, the variables characterising the urbanization of Tibet Autonomous Region selected from population, industry, land, social aspects, and natural environment are standar-dized to extract the principal components representing the characteristics of the urbanization of the Tibet Autonomous Region. The urbanization of the Tibet Autonomous Region is divided into different patterns by clustering analysis. Conclusions are drawn as follows: (1) Factors of Tibet Autonomous Region’s urbanization are summarized as 7 main factors, namely “outside aiding factor”, “consumption factor”, “agricultural factor”, “natural factor”, “construction factor”,“industrial factor” and “education factor”, and the main factor that embodies the characteristics of Tibet Autonomous Region. (2) The urbanization pattern of Tibet Autonomous Region in 2015 can be divided into “service centered type”, “agricultural environment produced type”, “industrial development type”, “aiding dependent type”, “aiding type”, “natural environment restricted type” and “natural environment supporting type”. The characteristics of different types of urbanization are obvious. (3) The pattern of urbanization of Tibet Autonomous Region is different from that in most areas of China. The experience of urbanization construction of other areas cannot be copied to Tibet Autonomous Region.

urbanization pattern; main factor; spatial distribution; principal component analysis; Tibet Autonomous Region

2017-04-20 《华南师范大学学报(自然科学版)》网址：http://journal.scnu.edu.cn/n

国家自然科学基金项目(40971097,41271182)

*通讯作者:周春山，教授，Email:zhoucs@mail.sysu.edu.cn.

K901

A

1000-5463(2017)06-0092-09

【中文责编：庄晓琼 英文审校:肖菁】