楊 璐

內(nèi)蒙古大學(xué)公共管理學(xué)院 呼和浩特 010020

一、指標(biāo)選取

指標(biāo)選取關(guān)系選題研究方向及選題科學(xué)性，因此在衡量城市化水平時(shí)，筆者以影響城市發(fā)展的經(jīng)濟(jì)因素、人口因素、基本公共服務(wù)為核心測(cè)評(píng)點(diǎn)，借鑒劉思《現(xiàn)代城市化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建》、張樨樨《我國城市化水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究》等國內(nèi)優(yōu)秀核心期刊文章，本著科學(xué)性、合理性、規(guī)范性、互補(bǔ)性、可操作性以及指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲取性等原則，對(duì)《2014年內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)篩選，制定了經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、人口指標(biāo)、公共服務(wù)指標(biāo)三個(gè)一級(jí)指標(biāo)。一級(jí)指標(biāo)下又分設(shè)了最具代表性的人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、在崗職工平均工資、總?cè)丝?、城?zhèn)人口、農(nóng)村人口、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、小學(xué)畢業(yè)生綜述、初中畢業(yè)生中總數(shù)、公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度等12個(gè)二級(jí)指標(biāo)，并借助SPSS21.0統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，運(yùn)用因子分析對(duì)指標(biāo)選取可行性進(jìn)行檢驗(yàn)，采用主成分提取公因子方差的方法，提取系數(shù)越大越說明變量的貢獻(xiàn)度大，指標(biāo)選取可信度越高。

表1 公因子方差

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，從表1可以看出12個(gè)變量的提取系數(shù)最小為86.6%，最大為99.1%，且有8個(gè)變量均在90%以上，說明選取的12個(gè)變量均有較大貢獻(xiàn)度，指標(biāo)可信度較高，適宜進(jìn)行下一步分析。

二、內(nèi)蒙古12盟市城市化水平的主成分分析

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并進(jìn)行可行性檢驗(yàn)后，計(jì)算出R的特征根、貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率（表2）。從表2可以看到每個(gè)主成分的方差。按照累積貢獻(xiàn)率大于80%～85%的原則，前三個(gè)特征值都大于1且累積貢獻(xiàn)率達(dá)到92.245。其中第一主成分的特征根為6.634，解釋了總變異的55.286%；第二主成分的特征根為3.286，解釋了總變異的27.384%；第三主成分的特征根為1.149，解釋了總變異的9.575%。這表明只需提取三個(gè)主成分就已經(jīng)能夠解釋絕大部分信息，且起到了降維的作用。因此，這里提取欠三個(gè)主成分分別作為第一、第二、第三主成分。另外，由表現(xiàn)個(gè)成分特征值的碎石圖（圖1），也可以說明提取三個(gè)主成分比較合適。

表2 解釋的總方差

圖1 碎石圖

表3 成分矩陣a

從成分矩陣可以看出，根據(jù)各原始變量旋轉(zhuǎn)前后的主成分載荷矩陣得出，第一因子在主“第一產(chǎn)業(yè)”、“總?cè)丝凇钡软?xiàng)目中有絕對(duì)值較大的荷載系數(shù)。這些因子反映了內(nèi)蒙古自治區(qū)在第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、總?cè)丝凇⑨t(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)等方面的綜合發(fā)展實(shí)力。其中，總?cè)丝凇⒊踔挟厴I(yè)生總數(shù)、小學(xué)畢業(yè)生總數(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)載荷分別是0.967、0.966、0.959、0.911、0.934是影響內(nèi)蒙古城市化水平的重要指標(biāo)。而人均GDP、在崗職工平均工資等指標(biāo)為負(fù)值，這表明內(nèi)蒙古自治區(qū)在城市化進(jìn)程中存在收入差距較大、社會(huì)財(cái)富分配不均等問題。政府對(duì)人均收入的重視度不夠，而是大力發(fā)展生產(chǎn)總值，造成貧富差距，進(jìn)而影響到城市化水平。第二、第三因子中載荷系數(shù)較大的是人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、在崗職工平均工資等指標(biāo)，這些都是對(duì)第一因子解釋力很好的補(bǔ)充和修正。

由成分得分系數(shù)矩陣（表4）得出最后的方程。

F1=-.083×人均GDP元+.137×第一產(chǎn)業(yè)億元+.033×第二產(chǎn)業(yè)億元+.042+第三產(chǎn)業(yè)億元-.069×在崗職工平均工資元+.146×總?cè)丝谌f人+.079×城鎮(zhèn)人口萬人+.139×農(nóng)村人口+.141×醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)+.145×小學(xué)畢業(yè)生總數(shù)+.146×初中畢業(yè)生總數(shù)+.092×公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度KM。

F2=.215×人均GDP元-.055×第一產(chǎn)業(yè)億元+.275×第二產(chǎn)業(yè)億元+.271×第三產(chǎn)業(yè)億元+.220×在崗職工平均工資元+.064×總?cè)丝谌f人+.204×城鎮(zhèn)人口萬人-.062×農(nóng)村人口-.043×醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)+.056小學(xué)畢業(yè)生總數(shù)+.035初中畢業(yè)生總數(shù)-.042公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度KM。

F3=.230×人均GDP元+.138第一產(chǎn)業(yè)億元+.212第二產(chǎn)業(yè)億元-.265第三產(chǎn)業(yè)億元+.397在崗職工平均工資元-.093總?cè)丝谌f人-.329城鎮(zhèn)人口萬人+.116農(nóng)村人口+.112醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)-.071小學(xué)畢業(yè)生總數(shù)-.050初中畢業(yè)生總數(shù)+.612公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度KM。

表4 成分得分系數(shù)矩陣

各主成分得分可由主成分得分系數(shù)和原始變量的標(biāo)準(zhǔn)化值計(jì)算，將數(shù)值代入上述方程式，即可得出表5。

三、內(nèi)蒙古12盟市城市化水平評(píng)述

表5 主成分綜合得分排名

從選取的12盟市的12個(gè)主要指標(biāo)的主成分分析結(jié)果來看，“第一主成分”排名前三分別是“鄂爾多斯市”“呼和浩特市”“通遼市”，對(duì)成分貢獻(xiàn)較大的因子為“第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”“初中畢業(yè)生人口”，即鄂爾多斯市經(jīng)濟(jì)推動(dòng)力主要為第一產(chǎn)業(yè)，依靠其豐富的天然氣、煤礦資源帶來了經(jīng)濟(jì)上的騰飛。綜合三個(gè)成分得分，呼包鄂城市群在內(nèi)蒙古自治區(qū)依然處于“龍頭”地位，在其固有的城市基礎(chǔ)上，三座城市又進(jìn)行經(jīng)濟(jì)、政治上的合作，力爭(zhēng)打造帶動(dòng)西北經(jīng)濟(jì)發(fā)展的城市群，提升西北地區(qū)城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力，從上述分析中不難看出，三市在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施等方面初有成效。赤峰市、通遼市依靠其豐富的自然資源，取得了城市化的長(zhǎng)足進(jìn)步，只是囿于地緣因素，與呼包鄂城市群無法交相呼應(yīng)，兩市基礎(chǔ)服務(wù)建設(shè)尚顯滯后，城鄉(xiāng)發(fā)展差距大，因此，整體城市化發(fā)展受限。綜合得分排在最后兩位的阿拉善盟、烏海市，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、教育水平上明顯落后于呼包鄂。阿拉善盟受地域限制較大，缺乏特色產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟(jì)推動(dòng)力不強(qiáng)。城市化發(fā)展是一個(gè)漫長(zhǎng)復(fù)雜的過程，內(nèi)蒙古自治區(qū)地域遼闊，物產(chǎn)豐富，但城市之間發(fā)展差距較大，在日后的建設(shè)過程中，應(yīng)注意資源投入的均衡化，在新型城鎮(zhèn)化背景下，積極推進(jìn)城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)均等化，提高城市化水準(zhǔn)。

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