吳欣怡

【摘要】我國多年來一直推進(jìn)城市化進(jìn)程，努力縮小城鄉(xiāng)發(fā)展的差距。文章選取1978—2018年北京市城市人口占總?cè)丝诘谋戎?、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均GDP等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明：第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重與就業(yè)人口比重對城市化具有顯著影響。

【關(guān)鍵詞】城市化水平;北京市;回歸分析

一、文獻(xiàn)綜述

劉孝成和魏曼選取人均GDP、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出構(gòu)成和就業(yè)情況的角度進(jìn)行了實(shí)證分析;張懷志等人構(gòu)建了以人均GDP、城鄉(xiāng)收入差距、工業(yè)化率等八個解釋變量與城市化率構(gòu)建了計量模型，考察了影響云南城市化的因素;楊曉嬌和王效科運(yùn)用主成分分析法得出了資源因子和地理因子對城市化速度具有重大影響的結(jié)論;馮文文等人搭建線性方程組分析了水資源與城市化的耦合關(guān)系。

二、實(shí)證分析

（一）指標(biāo)選取

選取1978—2018年北京市城市人口占總?cè)丝诘谋戎豗t，第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重X1t、X2t、X3t，人均GDP X4t、三大產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比重X5t、X6t、X7t，全社會固定資產(chǎn)投資X8t。由于數(shù)據(jù)缺失，固定資產(chǎn)投資選取1978—2017的數(shù)據(jù)。

（二）模型構(gòu)建

1.模型1

利用EViews8軟件進(jìn)行最小二乘回歸分析，得到：

從回歸結(jié)果來看，R2=0.306633，說明模型擬合較差。

t檢驗(yàn)：給定α=0.05，僅有X2通過了檢驗(yàn)。

現(xiàn)采用逐步回歸分析的方法，修正后的回歸結(jié)果為：

此時R2=0.228419，F(xiàn)=5.624768，DW=1.980637.由于第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口所占比重和第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重只能解釋23%左右的城市化水平，可以認(rèn)為修正后的模型擬合程度依然較差。

white檢驗(yàn)：在α=0.05，nR2=20.03535，P值小，故修正后的模型存在異方差。

進(jìn)行偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)樣本點(diǎn)都落在了區(qū)間內(nèi)，證明模型不存在高階自相關(guān)。

2.模型2

t檢驗(yàn)：給定α=0.05的條件下，上述解釋變量均未通過t檢驗(yàn)。

進(jìn)行逐步回歸分析，得到：

可知加入固定資產(chǎn)投資作為新的解釋變量后，對城市化水平的解釋程度依然較小，進(jìn)行逐步回歸分析后得到的結(jié)果，最優(yōu)的解釋變量也是第二產(chǎn)業(yè)所占GDP比重、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口所占比重。

三、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論

原模型的擬合程度都一般，但是經(jīng)過逐步回歸分析，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在GDP中所占比重和第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人口占總就業(yè)人口的比重都是最優(yōu)的解釋變量，可以認(rèn)為，第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值和在第二產(chǎn)業(yè)中就業(yè)的人數(shù)對北京市的城市化水平有著顯著影響。

（二）建議

1.縮小收入差距，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量

2.優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，合理吸收就業(yè)人口

參考文獻(xiàn)：

[1]劉孝成，魏曼.改革開放后城市化影響因素實(shí)證分析[J].商業(yè)時代，2012，（17）：21-23.

[2]張懷志，陳長瑤，聶玉梅.云南城市化影響因素的計量分析[J].商業(yè)時代，2013，（20）：131-133.

[3]楊曉嬌，王效科.中國城市化速度區(qū)域差異及其主要影響因素分析[J].生態(tài)科學(xué)，2019，38（3）：36-44.

[4]馮文文，郭夢，錢會，等.西安市城市化與水資源環(huán)境耦合關(guān)系研究及預(yù)測[J].水資源與水工程學(xué)報，2019，30（4）：113-118，123.