邱濤

摘要：基于四川省2006～2015年數(shù)據(jù)，借助聚類分析和因子分析等方法，科學(xué)地構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指標體系，運用熵值法確定權(quán)重，找出對城鎮(zhèn)化綜合水平影響較大的指標。

Abstract： Based on the data of Sichuan Province from 2006 to 2015， we constructed the index systems of the new urbanization development， with the help of cluster analysis and factor analysis. The entropy method was employed to determine the index weight and to accurately appraise the comprehensive level of new urbanization and economic development.

關(guān)鍵詞：城鎮(zhèn)化;指標體系;熵值法

Key words： urbanization;index system;entropy method

中圖分類號：F062.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2018）35-0093-03

0? 引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟快速增長，城鎮(zhèn)化是經(jīng)濟增長動力之一。至2015年末，中國建成區(qū)面積達到52102平方公里，是1990年的四倍有余。城鎮(zhèn)化率已達到56.10%。

以往的研究存在的問題。問題一：指標不夠全面，且少有學(xué)者對指標進行定量篩選和去重復(fù)性信息處理。指標體系的構(gòu)建沒有統(tǒng)一標準，指標的選擇比較主觀，指標有可能不完整或者指標之間常常有較強的相關(guān)性，影響了綜合指數(shù)等后續(xù)計算。本文參考大量文獻后，進行了指標海選，盡可能全面收集數(shù)據(jù)，再進一步精選以求獲得代表性強的指標，最終構(gòu)建了新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指標體系。問題二：以往文獻對西部地區(qū)的研究較少，對四川的研究更是少見。從經(jīng)濟發(fā)展看，2006～2015年中央政府提出的西部大開發(fā)政策已由奠基基礎(chǔ)階段過渡到加速沖刺階段。西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展有利于實現(xiàn)全國共同富裕，民族團結(jié)，擴大內(nèi)需，提升國際競爭力。四川面積48.6萬平方公里，居中國第5位，地處中國西部，是西南、西北和中部地區(qū)的重要結(jié)合部，是我們國家的資源大省、人口大省、經(jīng)濟大省。2015年四川經(jīng)濟總量30053.10億元，位居全國第六，穩(wěn)居西部第一。2015年四川全部工業(yè)增加值達11039.08億元，位居全國第十，穩(wěn)居西部第一。四川是西部重點發(fā)展對象，作為經(jīng)濟發(fā)展不足的西部大省，積極推進四川向經(jīng)濟強省、全面小康跨越，經(jīng)濟建設(shè)是興省之要。眼下國家的“一帶一路”、長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略，正是四川經(jīng)濟發(fā)展的機遇。

1? 數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理

數(shù)據(jù)主要來源于《四川統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》和四川環(huán)境狀況公報等。為了消除通貨膨脹對數(shù)據(jù)的影響，文章以2006年為基期，分別使用四川省-地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)、商品零售價格指數(shù)，對人均GDP、人均地方一般公共預(yù)算收入、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、人均工業(yè)增加值、全社會固定資產(chǎn)投資額、社會消費品零售總額進行換算。進行多指標綜合評價時，統(tǒng)計指標分為正指標和負指標。正指標，其值越大越有利。負指標，其值越小越有利。負指標取相反數(shù)后即可轉(zhuǎn)化為正指標。

2? 研究方法

2.1 指標體系構(gòu)建方法

3? 指標體系構(gòu)建

3.1 指標海選

根據(jù)全面性、可操作性、科學(xué)性、可獲得性、可比性、可行性原則，參考經(jīng)典文獻[1][2][3]，整理出海選指標如表1。

3.2 R聚類與因子分析

指標正向化和標準化后，用Pearson相關(guān)系數(shù)方法分別對每個二級指標內(nèi)的指標進行R聚類[4]，聚類數(shù)目由聚類系數(shù)大于0.85為標準，同時考慮指標間的Pearson相關(guān)系數(shù)的值大于0.9為標準，使用SPSS21完成聚類過程。每個類別進行因子分析或計算復(fù)相關(guān)系數(shù)，保留因子載荷或復(fù)相關(guān)系數(shù)較大的指標，每一類別只保留一個指標。

表2中，使用人口城鎮(zhèn)化中三個指標做因子分析時，KMO統(tǒng)計量值較小，于是補充計算復(fù)相關(guān)系數(shù)。以城鎮(zhèn)人口比例為因變量，第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重和第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重為自變量擬合線性回歸模型，此時調(diào)整R2是0.997。依次以第三產(chǎn)業(yè)人員比重、第二產(chǎn)業(yè)人員比重為因變量，其余指標為自變量，計算出調(diào)整R2分別為0.988、0.987。于是保留城鎮(zhèn)人口比例，刪除其余兩個指標。社會城市化指標篩選后再次聚類，發(fā)現(xiàn)還存在重復(fù)信息變量，于是再次篩選，軟件輸出結(jié)果見表3。

4? 結(jié)果分析

從表4中可以看出，對城鎮(zhèn)化綜合水平的影響由大到小，依次是空間城鎮(zhèn)化（0.3877）、社會城鎮(zhèn)化（0.3100）、經(jīng)濟城鎮(zhèn)化（0.2339）和人口城鎮(zhèn)化（0.0685）。在城鎮(zhèn)化綜合指標體系中，每萬人擁有城區(qū)面積（0.2257）、普通高中生師生比（0.1124）、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重（0.0886）和每萬人擁有建成區(qū)面積（0.0872）是貢獻份額最大的三級指標，所占的綜合權(quán)重達到51.39%。從以上結(jié)果，可以看出在過去10年間，城鎮(zhèn)空間范圍的擴張，建筑物的快速興建、教育投資的增加和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整是影響四川城鎮(zhèn)化快速發(fā)展的重要原因。城鎮(zhèn)空間范圍的擴張和滯后的城鎮(zhèn)人口增加、經(jīng)濟發(fā)展是影響四川地區(qū)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要原因之一。政府等相關(guān)部門機構(gòu)應(yīng)給予城鎮(zhèn)地域范圍擴張和城鎮(zhèn)人口增加、經(jīng)濟發(fā)展滯后的交互關(guān)系以高度關(guān)注。

5? 結(jié)論

本文以四川省為例，運用聚類分析、因子分析等方法對指標進行篩選，建立了城鎮(zhèn)化評價指標體系。2006～2015年是四川城鎮(zhèn)化快速發(fā)展階段，人口增長、空間擴張對城鎮(zhèn)化影響顯著。其中，每萬人擁有城區(qū)建成區(qū)面積、普通高中生師生比、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重對城鎮(zhèn)化子系統(tǒng)影響最大?？梢姡黾庸潭ㄙY產(chǎn)投資，加大教育投入，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能大大推進城鎮(zhèn)化。

參考文獻：

[1]Li Y F， Li Y， Zhou Y， et al. Investigation of a coupling model of coordination between urbanization and the environment[J].Journal of Environmental Management， 2012， 98（1）： 127-133.

[2]劉耀彬，李仁東，宋學(xué)峰.中國城市化與生態(tài)環(huán)境耦合度分析[J].自然資源學(xué)報，2005，20（1）：105-112.

[3]張引，楊慶媛，閔婕.重慶市新型城鎮(zhèn)化質(zhì)量與生態(tài)環(huán)境承載力耦合分析[J].地理學(xué)報，2016，71（5）：817-828.

[4]張文彤.SPSS統(tǒng)計分析高級教程[M].北京：高等教育出版社，2018：329-333.