唐菁菁+肖峰
摘 要:區(qū)域城鎮(zhèn)化進(jìn)程預(yù)測(cè)分析對(duì)當(dāng)?shù)丶跋嗨妻D(zhuǎn)型期地區(qū)的發(fā)展具有重要的借鑒意義。以長株潭為例,將城鎮(zhèn)駐地人口(建成區(qū))占總?cè)丝诘谋戎刈鳛槌擎?zhèn)化的水平測(cè)度,選取2004—2013年的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù),并建立GM(1,1)預(yù)測(cè)模型,再采用殘差估計(jì)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。研究表明,2014—2018年長株潭地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平有較大的提升,預(yù)計(jì)2018年將達(dá)到63.71%左右,有望進(jìn)入高速發(fā)展階段。
關(guān)鍵詞:GM(1,1)預(yù)測(cè)模型;長株潭城鎮(zhèn)化;精度檢驗(yàn)
中圖分類號(hào):F291.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-291X(2016)31-0049-03
一個(gè)地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平往往代表著當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展程度,代表著現(xiàn)代文明發(fā)展的總體趨勢(shì),是社會(huì)現(xiàn)代化的重要標(biāo)志。從本質(zhì)上說,城鎮(zhèn)化是社會(huì)生產(chǎn)力變革所引起的人類生產(chǎn)、生活方式和居住方式轉(zhuǎn)變的過程,是傳統(tǒng)的鄉(xiāng)村社會(huì)向現(xiàn)代社會(huì)演變的自然歷史過程,其基本特征是隨著規(guī)模經(jīng)濟(jì)和分工水平的演進(jìn),一定區(qū)域的農(nóng)村人口不斷轉(zhuǎn)化為非農(nóng)人口并不斷地向城市集中的過程。而且,長株潭地區(qū)是中國中部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平比較有代表性的區(qū)域,2013年的城鎮(zhèn)化水平在全國處于中上層次,在中部六省中總體水平發(fā)展較快,研究及測(cè)度其相應(yīng)的城鎮(zhèn)化發(fā)展水平,將有助于為區(qū)域城鎮(zhèn)化水平的提高與質(zhì)量的提升提供科學(xué)依據(jù),對(duì)于湖南乃至中部地區(qū)城鎮(zhèn)化相對(duì)滯后的省區(qū)具有重要的示范意義。
一、灰色GM(1,1)模型的基本思想及模型建立
(一)數(shù)據(jù)的來源及處理
由于各學(xué)者對(duì)城鎮(zhèn)化的研究方式不一,對(duì)于城鎮(zhèn)化這一計(jì)算方法沒有特別統(tǒng)一的方法。在很多文獻(xiàn)里,很多學(xué)者以非農(nóng)人口比重或城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎刈鳛楹饬康貐^(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn),并常用定性估計(jì)及類比的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。學(xué)者結(jié)合研究地區(qū)的實(shí)際情況,依據(jù)不同的方法計(jì)算城鎮(zhèn)化水平,如人口比重法,城鎮(zhèn)化和工業(yè)化關(guān)系法,比例換算法,綜合指標(biāo)法以及多元計(jì)量模型法等。本文選取城鎮(zhèn)駐地人口(建成區(qū))占總?cè)丝诘谋戎刈鳛闇y(cè)度長株潭地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的一種方案,且用于計(jì)算城鎮(zhèn)化水平的指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于中國知網(wǎng)及湖南統(tǒng)計(jì)年鑒(見下頁表),在此城鎮(zhèn)化水平的計(jì)算公式為:
其中,UL為城鎮(zhèn)化水平;C為城鎮(zhèn)非農(nóng)業(yè)人口占市域非農(nóng)業(yè)總?cè)丝诘谋戎?;K為城鎮(zhèn)駐地人口中自理口糧人口和農(nóng)業(yè)人口比重;Y為非農(nóng)業(yè)人口比重。
(二)GM(1,1)模型的基本思想及模型建立
1.GM(1,1)模型的基本思想。在灰色GM(1,1)模型中,“G”表示灰色,“M”表示模型,括號(hào)里的前一個(gè)“1”表示一階方程,后一個(gè)“1”表示一個(gè)變量,故GM(1,1)是一個(gè)一階一變量的微分方程模型,且主要通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相異程度,建立相應(yīng)的微分方程模型,來預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來發(fā)展趨勢(shì)。
2.GM(1,1)模型的建立。設(shè)時(shí)間序列x(0) 有n個(gè)觀察值,,X(0) ={X(0) (1),X(0) (2),…,X(0) (n)},通過累加生成新序列X(1) ={X(1) (1),X(1) (2),…,X(1) (n)},則GM(1,1)模型相應(yīng)的微分方程為:
根據(jù)以上步驟,計(jì)算得出:a=-0.0590,μ=0.2713,從而預(yù)測(cè)模型及折線圖(見下圖):
X(1) (k+1)=4.8644e0.059k -4.5977
二、灰色GM(1,1)模型的精度檢驗(yàn)
灰色GM(1,1)模型有三種方式精度檢驗(yàn)的方法,分別是殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)、后驗(yàn)差檢驗(yàn)。為保證建模的質(zhì)量與系統(tǒng)分析的正確結(jié)果,選取GM(1,1)精度檢驗(yàn)中的殘差檢驗(yàn)作為本文的精度檢驗(yàn)。在相關(guān)的文獻(xiàn)中,諸多學(xué)者對(duì)精度檢驗(yàn)這一問題進(jìn)行了深度的探討,普遍認(rèn)為殘差檢驗(yàn)是合適的檢驗(yàn)方法。下面運(yùn)用殘差檢驗(yàn)對(duì)已經(jīng)建立的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行檢驗(yàn):
步驟一,計(jì)算由預(yù)測(cè)模型得到的還原值,其中預(yù)測(cè)值為:
(1) =(0.2676 0.5634 … 3.6774)
由于灰色預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)是通過生成數(shù)據(jù)的GM(1,1)模型所得到的預(yù)測(cè)值的逆處理結(jié)果,所以將數(shù)據(jù)還原處理,則預(yù)測(cè)的還原數(shù)據(jù)為:
(0) =(0.2676 0.2958 … 0.4742)
步驟二,將長株潭地區(qū)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一次累加,已知原始數(shù)據(jù)為:
X(0) =(0.2676 0.2917 … 0.4658)
那么同理可得累加后的原始數(shù)據(jù)為:
X(1) =(0.2676 0.5593 … 3.6779)
步驟三,計(jì)算殘差。已知相對(duì)誤差是按精度需求主觀設(shè)定的,通常認(rèn)為相對(duì)誤差不超過0.1,令絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差分別為q(k)和e(k),則殘差檢驗(yàn)如下所示:
q(k)=(0,0.0041,0.0025,0.0027,0.0025,0.0064,0.0151,
0.0096,0.0031,0.0084)
e(k)=(0,0.0139,0.0081,0.008,0.0073,0.0174,0.0367,
0.0222,0.0069,0.0181)
由于maxe(k)=0.0367,未超過0.1,故認(rèn)為模型的精度較高,建立的預(yù)測(cè)模型可用于長株潭地區(qū)未來年份城鎮(zhèn)化水平的預(yù)測(cè),具有一定的可行度。
三、基于灰色GM(1,1)模型的城鎮(zhèn)化水平預(yù)測(cè)分析
GM(1,1)模型是一種預(yù)測(cè)精度較高的預(yù)測(cè)模型,在沒有大的市場波動(dòng)及政策變化前提下,該預(yù)測(cè)值是可信的。本文通過介紹并建立灰色GM(1,1)模型,將長株潭地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的指標(biāo)數(shù)據(jù)代入,再對(duì)模型的精度進(jìn)行檢驗(yàn),得到可信的預(yù)測(cè)結(jié)果。通過上述預(yù)測(cè)模型可知,未來五年長株潭地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)(見下表)。
下表說明,2014—2018年城鎮(zhèn)化水平有較大的提升,所得的數(shù)據(jù)呈單調(diào)遞增的趨勢(shì)。依照目前的發(fā)展?fàn)顩r,可知2014—2018年城鎮(zhèn)化水平有較大的提升,預(yù)計(jì)2018年長株潭地區(qū)的就地城鎮(zhèn)化綜合水平將達(dá)到63.71%,與實(shí)際遞增的趨勢(shì)相符,有望進(jìn)入高速發(fā)展階段。
四、小結(jié)
灰色GM(1,1)模型是灰色系統(tǒng)理論的重要部分,可對(duì)近期、短期、中長期的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),其所需時(shí)間序列數(shù)據(jù)偏少、計(jì)算量小、預(yù)測(cè)精度較高、定量分析和定性分析的結(jié)果一致等優(yōu)點(diǎn),成為許多學(xué)者樂于選擇的預(yù)測(cè)模型。通過介紹灰色GM(1,1)模型,建立長株潭地區(qū)城鎮(zhèn)化水平預(yù)測(cè)模型,并對(duì)模型的精度進(jìn)行檢驗(yàn),得到預(yù)測(cè)結(jié)果。
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