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        山西省城鎮(zhèn)化進程的度量

        2017-12-19 16:18:14王晨曦宋兆椿
        科學與財富 2017年33期
        關鍵詞:城鎮(zhèn)化

        王晨曦+宋兆椿

        摘要:城鎮(zhèn)化是生產(chǎn)力發(fā)展的結(jié)果,是市場經(jīng)濟發(fā)展的必然要求。本文以山西省為研究樣本,從人口城鎮(zhèn)化、地理城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟城鎮(zhèn)化、生活方式城鎮(zhèn)化四個維度出發(fā),建立復合指標體系對山西省的城鎮(zhèn)化水平進行評估。研究顯示,主成分分析法是分析山西省城鎮(zhèn)化水平的有效方法,城鎮(zhèn)化進程指標與兩個主成分指標密切相關。

        關鍵詞:山西省,城鎮(zhèn)化,主成分分析。

        1引言

        城鎮(zhèn)化是生產(chǎn)力發(fā)展的結(jié)果,是市場經(jīng)濟發(fā)展的必然要求。1998年,中共十五屆三中全會對“城鎮(zhèn)化”做出明確指示,提出“發(fā)展小城鎮(zhèn),是帶動農(nóng)村經(jīng)濟和社會發(fā)展的一個大戰(zhàn)略?!?013年,黨的十八大會議又對“城鎮(zhèn)化”做了進一步的拓展,從原本的“城市面積擴張和農(nóng)村人口遷移”深化為集“人口遷移、地理變遷、經(jīng)濟發(fā)展、生活方式改善、社會保障”為一體的復合概念。

        本文以山西省為研究樣本,從人口城鎮(zhèn)化、地理城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟城鎮(zhèn)化、生活方式城鎮(zhèn)化四個方面出發(fā)建立復合指標體系對山西省的城鎮(zhèn)化水平加以評估。

        2山西省城鎮(zhèn)化進程的復合指標體系

        本文以山西省1997年至2015年的數(shù)據(jù)為基礎,通過插值法得到了山西省1998年第3季度到2015年第4季度的相關數(shù)據(jù),并將之確定為本文的樣本數(shù)據(jù)。然后,為消除原始數(shù)據(jù)量綱的影響,本文又對X1-X17進行標準化處理從而得到了ZX1-ZX17。其中,相關數(shù)據(jù)主要來自于《山西省統(tǒng)計年鑒》和《山西省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。

        在城鎮(zhèn)化的四個維度中,人口城鎮(zhèn)化指標包括城鎮(zhèn)流動人口占比(X1)與第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口占比(X2);經(jīng)濟城鎮(zhèn)化指標包括人均GDP(X3)、人均財政收入(X4)、人均可支配收入(X5)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比(X6)、人均固定資產(chǎn)投資額(X7)、人均消費支出(X8)與人均社會消費品零售額(X9);地理城鎮(zhèn)化指標包括城鎮(zhèn)建成區(qū)面積(X10);生活方式城鎮(zhèn)化指標包括千人擁有衛(wèi)生技術人員數(shù)量(X11)、千人擁有床位數(shù)(X12)、萬人擁有公共汽車數(shù)(X13)、千人擁有公共圖書館藏書(X14)、萬人擁有在校大學生數(shù)(X15)、萬人擁有公共通車里程(X16)與人均生活用電量(X17)。

        3 KMO檢驗和Bartlett球體檢驗

        主成分分析法的目的是通過降維技術來以少數(shù)幾個集中原始變量大部分信息的綜合變量代替原始變量。因此,主成分分析法下的原始變量應具有較高的相關性。KMO檢驗和Bartlett球體檢驗是分析變量相關性的有效方法。KMO系數(shù)主要是通過比較兩個變量間的相關系數(shù)與偏相關系數(shù)確定的。KMO值越高,則變量間的相關關性越強。一般而言,適用于主成分分析的變量KMO值至少應大于0.5。Bartlett球體檢驗則是根據(jù)相關系數(shù)矩陣的行列式進行確定,若Bartlett球檢驗的伴隨概率值小于顯著性水平,即可拒絕零假設,認為相關系數(shù)矩陣不可能是單位陣,原始變量之間存在相關性。

        對山西省城鎮(zhèn)化進程的各原始變量加以KMO檢驗和Bartlett球檢驗,結(jié)果顯示,山西省城鎮(zhèn)化指標的KMO值為0.717(大于0.5)且Bartlett檢驗的伴隨概率小于0.05。因此,原始變量間具有較強的相關性,適用于主成分分析。

        4主成分分析

        SPSS統(tǒng)計軟件是主成分分析的有效計量工具,通過它可以計算出相關矩陣的特征值和方差貢獻率。如果特征值大于1,方差貢獻率大于5%,累計貢獻率大于或等于85%,那么,就可提取主成分來代替原有變量。

        檢驗顯示,山西省城鎮(zhèn)化進程的第一個主成分解釋了原有變量88.123%的信息,第二個主成分解釋了原有變量7.406%的信息。兩個主成分的累積貢獻率達到了95.528%,幾乎反映了原有變量的全部信息。在此,分別提取兩個主成分并將之命名為F1、F2。

        F1=0.25ZX1+0.25ZX2+0.26ZX3+0.26ZX4+0.26ZX5+0.16ZX6+0.25ZX7+0.26ZX8+0.26ZX9+0.26ZX10+0.24ZX11+0.18ZX12+0.26ZX13+0.24ZX14+ 0.24ZX15+0.23ZX16+0.25ZX17

        F2=-0.18ZX1-0.22ZX2-0.08ZX3+0.00ZX4+0.04ZX5+0.61ZX6+0.12ZX7+0.02ZX8+0.04ZX9+0.01ZX10+0.12ZX11+0.49ZX12+0.07ZX13+0.12ZX14-0.31ZX15-0.30ZX16-0.25ZX17

        最后,以主成分貢獻率占累計貢獻率的比重為權(quán)重,以F1和F2為主成分即可得到山西城城鎮(zhèn)化進程的復合指標CZH。

        CZH=92.25%F1+7.75%F2

        作者簡介:

        王晨曦(1992-),男,山西平遙人,山西財經(jīng)大學2015(金融類)學術碩士研究,研究方向:金融理論與政策。

        宋兆椿(1993-),男,山西太原人,山西財經(jīng)大學2015(金融類)學術碩士研究,研究方向:金融投資與風險管理.endprint

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