基于空间变系数自回归模型研究中国城镇化影响因素
新世纪以来中国城市化的时空演变及因素分析
包含的本质和内容也越来越丰富，如囊括人口、经济、社会、环境和文化等诸多方面。
因此，要评价各地城市化发展水平就必须有单一指标与复合指标的综合反映，但目前未有能在时空上可比的通用理想的、大家都能接受的复合指标，能被多数学科接受的衡量城市化水平的指标是人口统计学指标，比较简明、通俗、常用的指标是城镇人口占总人口的百分比，即城市化水平=U/P×100%，式中U为城镇人口；P为总人口。
本文为了方便研究和比较，除无特殊说明，城市化水平均以此统计计算。
21世纪素有“城市世纪”或“城市时新世纪以来中国城市化的时空演变及因素分析◎ 刘 高城市化（urbanization）也俗称城镇化，是一个比较笼统复杂的概念，在国内外不同领域的学者对城市化的概念从多角度予以了阐述。
如人口学界把城市化定义为农村人口转化为城镇人口的过程；地理学界指出城市化是一个地区的人口在城镇和城市相对集中的过程，也意味着城镇用地扩展，城市文化、生活方式和价值观在农村地域的扩散过程；社会学界认为城市化就是农村生活方式转化为城市生活方式的过程；经济学界从工业化的角度来定义城市化就是农村经济转化为城市化大生产的过程。
由此看出，城市化是一个过程是毫无疑问的，随着社会不断进程，城市化摘 要：城市化是当今世界各国社会经济发展的主要态势，城市化水平是一个国家或地区的社会经济发展和现代文明进程的主要刻度标尺。
新世纪之初，中国正处于社会经济转型与变革的时期，城市化作为这一时期的一种内生发展力量，在新的时代背景下有着新的时空演变规律及影响因素。
通过对新世纪以来中国城市化发展规律的研究分析，以期为中国城市化战略实施提供有益参考，为增强国家综合实力奠定理论基础。
关键词：城市化 时空演变 因素分析【中图分类号】C9 3代”之称，城市化已经成为现代化的主旋律，是社会经济发展和现代文明进程的主要刻度标尺。
新世纪以来，中国城市化整体已步入快速发展阶段，且正在成为中国区域经济增长的动力和源泉。
2000-2010年中国城镇化空间发展特征及其影响因素研究中期报告
2000-2010年中国城镇化空间发展特征及其影响因素研究中期报告此次中期报告是对2000-2010年中国城镇化空间发展特征及其影响因素的研究进行的中间阶段的汇报。
本研究旨在探究2000-2010年中国城镇化空间的发展特征、变化趋势以及影响因素，深入分析城镇化的驱动力和阻碍因素，并在此基础上提出相关政策建议。
在研究方法上，本研究采用了实证分析方法，结合GIS技术和统计分析工具，综合利用各类数据资源进行分析。
首先，本研究对2000年、2005年和2010年全国各县域单位的城镇化水平和空间分布进行测算和绘制，得出城镇化水平和空间分布的变化趋势。
其次，本研究对城镇化驱动因素和阻碍因素进行了深入分析，包括政策因素、经济因素、土地资源因素、社会因素等。
最后，本研究在分析的基础上提出了相应的政策建议。
初步研究结果表明，2000-2010年中国城镇化水平稳步提高，城镇化发展取得了显著成效。
同时，城镇化空间分布呈现出东部地区高，中部地区中等，西部地区较低的特征。
在影响因素方面，政策因素在城镇化推动中的作用较为重要，经济因素和土地资源因素的影响也较为显著，而社会因素的影响相对较小。
据此，本研究提出以下政策建议：一是优化城镇化政策，疏通政策环境，加强城市规划和基础设施建设；二是加强城镇化集中度和自治区域建设，促进中西部地区城镇化进程；三是加快农业转移人口市民化，提高就业能力和住房保障；四是加强农村土地承包制度改革，增加农村土地利用效率；五是加强城镇化垃圾处理和环保工作，提高城市环境质量。
基于以上初步研究结果和政策建议，我们将继续深入研究城镇化的本质特征和阶段性规律，为城镇化实践提供更准确、更具有实践指导性的理论。
基于回归分析的城镇化发展对生态环境影响的研究——以Z市为例
—Taking Z City as an Example
Jiaquan Lv, Xiaoyu Li, Yuxiang Zong, Wenyu Zhang, Xinyu Gao, Feng Hu
关键词
城镇化，生态环境，熵权法，回归分析
Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
of Statistics, Qufu Normal University, Qufu Shandong
Received: Aug. 2nd, 2019; accepted: Aug. 14th, 2019; published: Aug. 23rd, 2019
Abstract
The development of urbanization is an important factor to measure the comprehensive strength of a region. At the same time, the ecological environment is inextricably linked with people’s production and life. In order to study the impact of urbanization development on the ecological environment, this paper selects the relevant data of Z city, constructs the urbanization and ecological environment index system, takes the relevant indicators of urbanization development as the independent variables, and integrates multiple indicators related to the ecological environment through the entropy method. For the dependent variable, R software was used to analyze the sample data obtained, and the multiple regression equation was established by stepwise regression method. The analysis results show that factors such as per capita GDP have a positive impact on the ecological environment, and the amount of civilian vehicles has a negative impact on the ecological environment. Based on the above analysis results, this paper proposes rationalization opinions on urbanization development from the three aspects of population, economy and society, and promotes the harmonious development of ecological environment and urbanization.
我国城镇化影响因素的计量分析
我国城镇化影响因素的计量分析【摘要】随着社会经济的不断发展，城乡差距及其所引起的一系列问题成了人们关注的焦点。
文章以城镇人口占全国总人口比重为研究对象，探讨在相对灵活的户籍政策下其与城乡居民的收入差、失业率以及城镇规模的大小等的相互关系，并就存在的问题提出相关的政策建议。
【关键词】城镇化；人口流动；计量分析一、引言改革开放以来，在社会发展进程中我国大力引入了市场机制，采取市场化的社会发展取向，以市场机制为主导优化各种资源的配置，矫正计划经济的不足。
作为生产要素之一的劳动力，也与之相适应地通过劳务市场进行配置，促进了社会、经济的发展。
根据库兹涅茨对现代经济增长的分析，其显著特点之一就是经济结构的转变。
英国经济学家威廉·佩第（William Petty）在其著作《政治算术》中指出：随着经济的发展，劳动力将由第一产业向第二、第三产业转移。
自20世纪80年代起，我国在经济制度转型时期逐步放松了户籍限制，开始允许农村的剩余劳动力进入城镇地区务工经商以来，随着我国经济的快速发展，经济结构的迅速转变，人口不断地涌入到工业和服务业相对发达的城镇中去，使得城镇人口比重不断增大。
1984年的中共中央“一号文件”实行农民自理口粮到集镇落户的政策，这就意味着人口的流动进入了一个相对自由的阶段。
鉴于这点，本文将1984年即该文件颁布当年起至2002年的城镇人口比重及相关变量作为分析对象进行探讨。
二、样本数据选取及描述性分析本文将城镇化程度的提高归咎于两个方面：（1）城镇范围的不断扩大，使部分农村人口“被动”地成为了城镇人口；（2）农村人口“主动”地流动城镇，提高了城镇化水平。
对于第一方面的因素，由于城镇面积等数据采集困难，本文选取“市辖区数”作为城镇扩大程度的量化指标，这样的选择虽不能完全体现城镇的扩张程度，但是也有其合理性。
因为随着城市范围的不断扩大，新的市辖区也不断的出现，所以市辖区数能在一定程度上反映了城镇范围的扩大。
中国人口城镇化水平的影响因素及溢出效应
空 间滞 后 模型 固定效 应 的基 本 结构
如下：
实证结果表 明 ：城 市化进程对缩减城 乡收 入差距的作用是积极 影响和消极影响并存，
关键取 决于城市化 进程 的政策路 径选择 ；
Ｙ ＝ｐ （ ｓ ｏ∞ ） ＋ Ｘ ｐ ＋１ １ ＋ ６ ＋ ￡（ ２） 空 间误差面板 固定效应模 型 ：
性 ， 然 后 利 用 计 量 空 间 面 板 模 型 实证 研 究 了 中 国人 口城 镇 化 的 影 响 因素 及
的城 市化发展 ，第三产业 的发展是影 响地
区城 市化 水平的主要因素。 秦佳（ ２ ０ １ ３） 利 用六普的数据实证 了人 口城镇化水平 空间
差异 的影响因素 ，并提 出第三产业就业水
效应和 随机效应 。
内容摘 要 ：本文 基 于 １ ９ ９ ６ — ２ ０ １ １ 年 中国 各 地 区的 面 板 数 据 ，计 算 各 时 期 人 口 城 镇化 率 的 Ｍｏ ｒ ａ ｎ ’ ｓ Ｉ 指 数 ，发现 我 国区 域 人 口城 镇 化 之 间 存 在 显 著 空 间 相 关
城乡收入差距各地区城镇居民平均每人在morans散点图中第一象限hh可支配收入比各地区农村居民平均每人纯主要是东部沿海以及华北地区包括上海图22011年中国城镇化率moran散点图收入s表示第二产业产值比即第二产业浙江福建江苏北京天津及东北三省其中y关于第1至第n个区域的内生产值占生产总产值的比重t表示第三产等地表示这些省份及其周围省份都有较变量x中第k个变量的偏微分矩阵较为容业产值比即第三产业产值占生产总产值高的城镇化率及其地区城镇化率之间差易获得
平 的提升 对中西部地区人 口城镇化 的促进 作用 大于 其在 东部的作用。上述文献 ，是 以截 面数 据为研究对象 ，分别分析各 变量 对城镇化 的影 响。姜磊 （ ２ ０ １ １） 研究 了城
中国人口城镇化的空间差异与影响因素
中国人口城镇化的空间差异与影响因素一、本文概述《中国人口城镇化的空间差异与影响因素》这篇文章旨在深入探讨中国城镇化进程中的人口空间分布差异及其背后的影响因素。
随着中国经济社会的快速发展，城镇化进程不断加速，人口城镇化成为重要的社会现象。
然而，这一进程在空间上呈现出显著的差异，不同地区、不同城市之间的人口城镇化速度和程度存在明显的不同。
因此，本文试图揭示这些差异的内在逻辑和影响因素，为相关政策制定和实施提供理论支持和决策参考。
本文首先对人口城镇化及其空间差异的概念进行界定和阐释，明确研究范围和重点。
然后，通过收集和分析大量数据资料，对中国人口城镇化的空间差异进行量化描述和特征分析，揭示不同地区、不同城市之间人口城镇化的差异性。
接着，文章从多个维度探讨影响人口城镇化空间差异的因素，包括经济发展、政策推动、自然资源、社会文化等多个方面。
通过对这些因素进行深入剖析，文章试图揭示它们对人口城镇化空间差异的影响机制和路径。
文章在总结研究成果的基础上，提出相应的政策建议和发展策略，旨在促进中国人口城镇化的均衡发展，缩小地区间差异，推动经济社会全面协调发展。
本文的研究不仅有助于深化对中国人口城镇化进程的理解，也为相关政策的制定和实施提供了有益参考。
二、中国人口城镇化的空间差异中国的人口城镇化进程在空间上呈现出显著的差异。
这种差异不仅体现在东、中、西部地区的不同发展水平上，也体现在各大城市群和城乡之间的不平衡。
从东、中、西部地区的角度看，东部沿海地区由于地理位置优越，经济发达，吸引了大量的人口迁移，城镇化率较高。
中部地区作为过渡地带，城镇化水平虽有所提高，但仍落后于东部地区。
而西部地区由于地理环境相对恶劣，经济发展相对滞后，城镇化进程较慢。
各大城市群内部的城镇化差异也十分明显。
以长三角、珠三角和京津冀等城市群为例，这些地区的核心城市人口密集，城镇化水平高，而周边城市和小城镇则相对较低。
这种核心-边缘的城镇化空间格局在一定程度上加剧了区域内部的发展不平衡。
中国人口城镇化的空间差异与影响因素
从地级及以上城市（ 下称地级市） 来看， 人口城镇化率高于全国平均水平的城市与低于全国平均 其中， 第四等分 水平的城市的分布也存在类似的空间差异 。图 2 是地级市人口城镇化率的五分位图， 中城市的最小城镇化率为 51． 02% ， 与全国的城镇化水平相当。从图 2 中可以看出大部分人口城镇化 率高于全国平均水平的地级市（ 第四、 五等分颜色较深的区域） 位于东部沿海地区、 辽中南地区以及黑
78% 的平均水
但按照前 30 多年约 1% 的年均增长率来看， 中国的人口城镇化水平超过这些高收 平还有一些的差距， 中国人口城镇化的空间差异问题越来越突出 。 入国家指日可待。但是， 人口城镇化的空间差异是指不同区域 、 不同省份、 不同城市之间的人口城镇化水平存在明显的差 中、 西三大区域来看， 东部地区的城镇化水平最高为 59． 9% ， 中部地区次之为 45． 28% ， 西 距。从东、 东部与西部的城镇化水平相差约 18 个百分点。从三大区域内部来看， 东部人 部地区最低为 41． 43% ， 口城镇化水平最高的地区为上海 （ 89． 3% ） ， 最低的为河北 （ 43． 94% ） ， 两者相差高达 45 个百分点； 中 部人口城镇化水平最高的地区为黑龙江 （ 55． 66% ） ， 最低的为河南 （ 38． 52% ） ， 两者相差约 17 个百分 最低的为西藏 （ 22． 67% ） ， 两者相差高达 33 点； 西部人口城镇化水平最高的地区为内蒙古 （ 55． 53% ） ， 个百分点。可见， 不管是三大区域之间， 还是三大区域内部， 人口城镇化水平都存在明显的空间差异 。 “东高西低” 从省、 直辖市、 自治区来看， 中国的人口城镇化水平也呈现出 现象。从图 1 可以看出， 东部 除山东、 河北和海南外， 其他 8 个省区的城镇化率都位于最高的两个分位， 且都高于全国的城镇化平 均水平； 中西部地区除黑龙江、 吉林、 重庆和内蒙古外， 其他省区的城镇化率都位于最低的三个分位， 且都低于全国的城镇化平均水平 。
改革开放以来中国城市化的时空演变及其影响因素分析_陈洋
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2期 陈 洋等 :改革开放以来中国城市化的时空演变及其影响因素分析 1 43
1. 1 城市化与经济发展水平关系密切 ,发展阶段 存在明显断点
20世纪 70年代末 ,中国实行改革开放政策以 来 ,经济发展速度显著提高 ,城市化水平也随着经 济发展而迅速升高 (图 1 ) 。根据 1978 年至 2003 年历年全国城市化水平与人均国内生产总值数据 , 可得回归方程 :
log (U RB ) = 1. 748 + 0. 204 ×log ( RGD P) (1)
第 2 7卷 第 2期 2 0 0 7年 0 4月
地 理 科 学
Vo l.
SC IENTIA GEOGRAPH ICA SIN ICA
Ap r.
27 No. , 200
2 7
改革开放以来中国城市化的时空演变 及其影响因素分析
陈 洋 1 , 李 郇 , 许学强
中国幅员辽阔 ,同一时期各地发展水平存在较 大差异 [ 10 ] 。同时 ,由于中国处于经济体制转型时 期 ,国家的宏观政策对城市化的进程有着深刻的影 响 ,从区域层面来看 ,改革开放以后采取的自东向 西的梯度发展战略影响了经济发展水平的空间格 局 ;从城市层面上看 ,国家对农村剩余劳动力流动 管理的松动影响了城市规模水平的分布 。基于以 上因素 ,改革开放后中国区域城市化水平呈现出东 中西三大地带的梯度差异 ,同时 ,在区域内部又表 现为以若干城市或城市群为核心的都会区经济集
中国人口城镇化影响因素研究——基于31个省域的空间面板数据
中国人口城镇化影响因素研究——基于31个省域的空间面板数据卢丽文;张毅;李永盛【摘要】中国的城镇化已进入加速发展期,但是,人口城镇化速度明显滞后于土地城镇化速度.为探究人口城镇化水平的驱动力机制,采用空间计量模型方法对提出的10个理论假设进行了验证,结果表明:人口城镇化水平存在显著的空间正相关性,具有明显的空间溢出效应,区位因素是影响人口城镇化水平的一个重要因素;经济的发展、第二三产业的发展对人口城镇化有正向促进作用,其中,第三产业的推动作用最明显;城乡收入差距的扩大不利于人口城镇化;城镇固定资产的投入在统计意义上具有负向影响;社会消费品零售总额、人均社会保障和就业及医疗卫生财政支出、区域创新对人口的城镇化水平有正向影响,但其统计系数比较小,目前对人口的城镇化的带动能力比较弱;15岁及以上文盲人口比重对人口城镇化有负向影响.最后,对促进中国人口城镇化水平提出了对策建议.【期刊名称】《地域研究与开发》【年(卷),期】2014(033)003【总页数】6页(P54-59)【关键词】人口城镇化;空间面板数据;空间计量模型【作者】卢丽文;张毅;李永盛【作者单位】中国地质大学经济管理学院,武汉430074;中国地质大学地球科学学院,武汉430074;华中师范大学城市与环境科学学院,武汉430079;中国地质大学经济管理学院,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】F061.50 引言改革开放以来，中国的城镇化进程明显加快，数据表明我国的人口城镇化水平由1978年的17.92%增长至2012年的52.57%，城镇已成为中国经济社会发展的主体形态。
同时，我国自2001年到2012年城市用地扩展增长了88.45%，但是，同期城镇人口却只增长了48.10%，人口城镇化率增长14.91%，人口的城镇化滞后于土地的城镇化。
慕海平提出真正的城镇化应是“产业、人口、土地、社会、农村”五位一体协调发展的城镇化，加快人口的城镇化是经济增长的稳定驱动力[1]。
中国新型城镇化的空间格局演变及影响因素分析——基于285个地级市的面板数据
285摘要随着中国城镇化步伐的加快，城市化进程中的空间格局以及影响因素变得越来越引人关注。
本文以中国地级市面板数据为基础，运用空间计量经济分析方法，探讨中国新型城镇化的空间格局演变及其影响因素。
研究发现，中国新型城镇化呈现的空间格局具有明显的地域差异和阶段性特征，并受到政策、经济周期、地理位置等因素的影响。
关键词：中国新型城镇化，空间格局，影响因素，面板数据，空间计量经济AbstractWith the acceleration of China's urbanization process, the spatial pattern and influencing factors in the process of urbanization have become increasingly significant. This paper takes the panel data of China's prefecture-level cities as the basis and uses spatial econometric analysis methods to explore the evolution of the spatial pattern of China's new urbanization process and its influencing factors. The results show that the spatial pattern of China's new urbanization process has obvious regional differences and stage characteristics, and is influenced by policy, economic cycle, geographic location, and other factors.Keywords：China's new urbanization process, spatial pattern, influencing factors, panel data, spatial econometrics引言城镇化是现代化进程中的一个重要组成部分，是国民经济和社会发展的重要动力之一。
基于VAR模型的新疆城镇化影响因素研究
基于VAR模型的新疆城镇化影响因素研究作者：胡杨来源：《中国经贸导刊》2021年第02期摘要：基于1978—2018年统计数据，运用VAR模型对影响新疆城镇化水平的产业结构、交通设施和教育水平等因素进行了定量分析，探究了各影响因素与城镇化的相互作用。
结果表明：教育水平和交通设施对新疆城镇化水平的提高具有正向的促进作用，而产业结构对新疆城镇化发展具有负向作用，其原因可能是新疆第二产业比重较高，但第二产业吸纳农村剩余劳动力的能力弱。
关键词：[HTK]VAR模型城镇化影响因素新疆位于中国西北边陲，截至2019年末，总人口为252322万人，其中城镇人口为130879万人，城镇化率达到5187%。
按照国际划分标准，新疆城镇化发展水平处于城镇化发展的中期初级阶段，与全国平均水平相比，城镇化率相对较低。
此外，新疆城镇化发展过程中产业结构不合理、教育水平落后等问题突出。
因此，研究新疆城镇化水平的影响因素对优化产业结构、促进区域经济协调发展具有重要意义。
基于此，本文采用VAR模型探究了新疆1978—2018年城镇化与其影响因素之间的相互作用关系，拟为新疆未来城镇化发展提供思路和方法。
众多学者对城镇化的影响因素进行了研究。
马元等实证产业结构对城镇化发展具有明显的促进作用＼[1＼];李新运等指出城镇化与产业发展之间存在Granger因果关系，产业发展对城镇化的正向促进作用显著＼[2＼]。
教育水平为城镇化进程提供高素质人才，起到了巨大的促进作用。
王曦等指出高等教育普及率越高，城镇化水平越高＼[3＼];侯冠平等认为教育水平对城镇化发展存在正向促进作用，教育发展每提高1%，城镇化水平相应提高2%＼[4＼]。
交通基础设施的发展对城镇化发展具有促进作用。
曹广忠等证实交通公路网密度推动了农村人口向城市转移，进而促进城镇化的发展＼[5＼];米鹏飞指出交通设施的完善能提升城镇化水平，且公路运输对城镇化发展的影响最大＼[6＼]。
一、材料与方法（一）研究方法本文主要运用向量自回归（VAR）模型，将每个内生变量作为系统里所有其他内生变量滞后值的函数进行构建模型。
—中国城镇化的时空分异及影响因素
—中国城镇化的时空分异及影响因素一、本文概述《中国城镇化的时空分异及影响因素》一文旨在深入探究中国城镇化进程的时空分异现象及其背后的影响因素。
城镇化作为社会经济发展的重要标志，对中国的经济、社会、文化等多个方面产生了深远影响。
然而，由于地理、经济、政策等多重因素的共同作用，中国城镇化在时空上呈现出显著的差异性。
本文旨在揭示这些差异性的具体表现，探讨其背后的深层次原因，以期为相关政策制定和实施提供科学依据。
文章首先回顾了城镇化概念的发展历程，界定了城镇化时空分异的内涵，并阐述了研究中国城镇化时空分异的重要性和现实意义。
接着，文章通过梳理相关文献和统计数据，分析了中国城镇化在时间和空间上的分布特征，揭示了城镇化水平在不同地区、不同时间段的差异性。
在此基础上，文章进一步探讨了影响城镇化时空分异的多种因素，包括自然条件、经济发展水平、政策导向、人口流动等。
这些因素在不同程度上对城镇化进程产生了影响，共同塑造了中国城镇化时空分异的格局。
通过对这些因素的综合分析，文章提出了促进中国城镇化均衡发展的对策建议。
这些建议旨在优化城镇化布局，提高城镇化质量，缩小地区间城镇化水平差异，实现经济社会的全面协调发展。
文章总结了研究的主要结论和不足之处，并展望了未来研究方向和可能的突破点。
本文的研究不仅有助于深化对中国城镇化时空分异现象的理解，也为相关政策的制定和实施提供了有益参考。
本文的研究方法和分析框架也可为类似研究提供借鉴和启示。
二、中国城镇化的时空分异特征中国城镇化的进程在时空上呈现出显著的分异特征。
从时间维度来看，中国的城镇化经历了从缓慢发展到快速推进再到当前的高质量发展阶段。
这一过程中，城镇化的速度和规模在不同的历史阶段有着明显的差异。
早期，城镇化主要集中在大城市及沿海发达地区，而后逐渐向内陆和中小城市扩展。
这种时序上的分异不仅反映了中国经济发展和政策导向的变化，也揭示了城镇化与经济社会发展的紧密关系。
在空间维度上，中国城镇化的分异特征同样显著。
空间效应视角下中国城市土地城镇化的驱动因素
中国人口•资源与环境 2021 年 第 31 卷 第]期 CHINA POPULATION .RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol. 31 No.l 2021杨喜，卢新海.空间效应视角下中国城市土地城镇化的驱动因素[J].中国人口 •资源与环境,2221,31(1)：156 -164. [YANG Xi,LUXinhai. Driving factors of urban land urbanization in China from the perspective of spatial effects [ J ] • China population , resources and environment , 2221 ,31 (1) ： 166 - 144.]空间效应视角下中国城市土地城镇化的驱动因素杨喜1卢新海2（1.安徽工业大学公共管理与法学院，安徽马鞍山243232；.华中师范大学公共管理学院，湖北武汉430279）摘要从空间效应视角下分析城市土地城镇化驱动因素可以为优化城市土地资源可持续开发利用提供新参考。
基于2023-2219年中国283座城市面板数据,构建经济地理空间权重矩阵，借助空间面板杜宾模型及其偏分分解方法分析中国城市土地城镇化驱动因 素。
研究表明：①研究期内中国城市土地城镇化水平呈持续上升特征，城际差异呈持续扩大特征，并伴随着极化现象。
②中国城市土地城镇化在地理空间上并非随机分布，而是存在显著正向全局空间自相关性,局域空间格局特征表现为高值集聚、低值塌陷、低值集聚和高值凸起四种类型，数量上以HH 和LL 为主，以LH 和HL 为辅,并且存在“低者恒低、高者恒高”的空间格局特征。
③中国城市 土地城镇化存在显著正向空间溢出效应，本地城市土地城镇化水平提升会驱动邻近城市土地城镇化水平提升，这打破了传统计量研究中样本相互独立的基本假设，只有将空间效应纳入城市土地城镇化的计量回归模型之中，才能合理解释城市土地城镇化驱动因素。
中国人口城镇化时空变动特征及其影响因素
然而，中国的人口城镇化水平仍然偏低，与发达国家相比还存在一定差距，因此， 研究中国人口城镇化的时空变动特征及其影响因素具有重要意义。
研究意义
了解中国人口城镇化的发展趋势和时空 变动特征，为政府制定城市化政策和规
促进中国人口城镇化的策略建议
优化政策环境
政府应加强对人口城 镇化的宏观调控，制 定有利于人口城镇化 的政策法规，如户籍 制度改革、土地制度 改革等，以促进农村 人口向城市转移和城 市群的发展。
提升城市承载能 力
加强城市基础设施建 设，提高城市的交通 、教育、医疗等公共 服务水平，增强城市 的吸引力和承载能力 ，为人口城镇化提供 良好的物质基础。
促进产业升级和 转型
通过产业结构调整和 升级，推动经济发展 方式转变，提高就业 机会和收入水平，吸 引更多农村人口向城 市转移。同时，注重 发展现代农业和农村 经济，实现城乡协调 发展。
加强教育和培训
加大对农村地区的教 育投入，提高农村人 口的受教育程度和素 质。针对城市农民工 等群体，加强职业技 能培训和教育，提高 他们在城市中的就业 能力和竞争力。
区域差异
东部沿海地区的人口城镇化率较高，西部内陆地区相对较低。这种区域 差异与经济发展水平密切相关，也受到政策、文化等多种因素的影响。
03
城市群发展
随着城市群的不断壮大和发展，人口向中心城市和城市群聚集的趋势日
益明显。京津冀、长三角、珠三角等城市群的人口城镇化水平相对较高
，而中西部地区的城市群发展相对滞后。
经济发展水平对人口城镇化的影响不仅体现在人口规模上，还体现在人口结构、空间分布等 方面。随着经济发展水平的提高，城市群和城市圈逐渐形成，人口空间分布也呈现出向大城 市和中心城市集中的趋势。
我国城镇化建设影响因素的var模型研究
我国城镇化建设影响因素的VAR模型研究我国城镇化建设影响因素的VAR模型研究内容摘要：本文通过建立我国城镇化影响因素的向量自回归模型（VAR），对1978-2011年间我国城镇化建设的影响因素进行了实证分析，并在此基础上利用脉冲响应函数和方差分解技术对我国城镇化建设的变动机制进行深入研究。
研究结果表明，我国农村居民纯收入、居民消费、工业化及地方政府财政投入与城镇化之间有着长期的均衡关系。
脉冲响应函数图表明，以上四个影响因素的单位冲击均对城镇化建设有着正向作用，同时方差分解给出了四个影响因素对城镇化建设的贡献率。
在分析的影响因素中，农村居民纯收入对城镇化的贡献率最大，居民消费次之，工业化对城镇化贡献率不太明显而地方财政投入短期内对城镇化建设有明显的刺激作用，长期而言贡献较低。
关键词：城镇化向量自回归模型脉冲响应函数方差分解改革开放以来，我国经济快速增长，与此同时，城镇化水平也呈现出加速推进的趋势，日益成为我国经济社会建设的重要组成部分。
据国家统计局资料，2012年我国城镇化率达到52.57%，说明我国有一半的人已经到城镇工作，我国由过去乡村国家开始向城市国家转型。
因此，在这种大的历史背景下研究城镇化问题意义重大。
相关研究概述经济的增长能够引起城镇的聚集，以及城镇化水平的提高，而城镇化水平的提高反过来对经济的增长也有明显的推动作用，二者之间呈现密切的相互促进关系。
图1给出了1978-2011年我国GDP指数（2000年=100）和城镇化率之间的时间变动趋势。
从图1中可以看出，20世纪80年代以来，在我国GDP指数呈现持续快速增长态势的同时，我国的城镇化率也有了明显的提高。
我国许多学者的研究也表明城镇化与经济增长之间存在相互促进的作用。
郭松（2006）利用单位根和协整检验方法探讨了1978-2003年我国城镇化水平和经济增长之间的关系，结果表明两者之间存在着协整关系，即长期均衡关系；刘耀彬（2006）利用协整关系检验和基于向量误差修正模型的格兰杰因果方法，分时段地对我国城市化发展与经济增长之间长期相关关系和因果关系进行了实证检验，得出目前我国城市化与经济增长是互为推进的关系，着眼于多要素的综合是协调好二者关系的有效途径。
中国城市可持续发展因子的空间回归分析研究的开题报告
中国城市可持续发展因子的空间回归分析研究的开题报告一、研究背景和意义随着城市化进程的不断加速和城市规模的不断扩张，城市运行和发展所面临的问题也越来越多样化和复杂化。
城市可持续发展成为人们关注的热点问题之一。
城市可持续发展要求在经济、社会、环境等多个层面取得平衡，实现可持续性的长期发展，是当前城市规划和社会发展的重要目标。
中国作为世界上人口最多的国家之一，城市化进程异常迅猛。
城市可持续发展因素在不同城市之间的差异性和空间格局特征成为研究的热点。
为了实现城市可持续发展，需要深入了解城市可持续发展因素的空间特征与影响因素，为城市规划和投资决策提供科学依据和政策建议。
因此，本文试图基于空间回归模型研究中国城市可持续发展因素的空间分布特征和影响因素，为城市可持续发展提供科学依据和理论支持。
二、研究内容和方法（一）研究内容本文旨在探讨中国城市可持续发展因素的空间分布特征和影响因素，具体内容包括以下三方面：1. 研究城市可持续发展因素的空间分布特征，包括经济、社会、环境等方面的指标，考察中国不同地区和城市之间的差异性和空间格局特征。
2. 基于空间回归模型，分析城市可持续发展因素的影响因素，包括经济发展水平、自然环境和社会因素等，探讨其对城市可持续发展的空间影响。
3. 提出完善城市可持续发展政策建议，结合研究结果为城市可持续发展提供科学依据和政策建议。
（二）研究方法本文采用空间回归模型研究中国城市可持续发展因素的空间分布特征和影响因素。
1. 数据收集方法：本文将收集中国各大城市的相关数据，包括经济、社会、环境等方面的指标数据，如GDP、人均收入、居民健康指数、污染物排放量等。
2. 空间分析方法：本文将应用GeoDa等软件进行数据分析和图形展示，考察城市可持续发展因素的空间分布特征和空间格局特征。
3. 空间回归方法：本文将基于空间回归模型分析城市可持续发展因素的影响因素及其空间分布特征。
研究方法包括多元线性回归模型、空间滞后模型、空间误差模型等。
我国民营企业对城镇化发展的影响研究——基于优化向量自回归模型
我国民营企业对城镇化发展的影响研究——基于优化向量自回归模型董倩【摘要】文章首先分析了民营企业影响城镇化发展的理论机理,通过构建二阶差分向量自回归模型实证检验了民营经济和城镇化之间的相关关系.认为民营企业的发展受到民营企业自身和城镇化发展的推动,城镇化对民营企业发展的推动作用大于民营企业自身的推动作用;城镇化的进程受到城镇化自身和民营企业的推进,城镇化自身对城镇化发展的推动作用大于民营企业对城镇化的推动作用.目前我国很多民营企业经营绩效不好,影响了对农民工的吸纳能力,政府的宏观调控有利于解决城镇化发展中的问题.【期刊名称】《华东经济管理》【年(卷),期】2018(032)011【总页数】5页(P180-184)【关键词】优化向量自回归模型;城镇化发展;方差分解;随机扰动【作者】董倩【作者单位】河南财经政法大学金融学院,河南郑州450000【正文语种】中文【中图分类】F291;F276.5一、民营企业影响城镇化发展的作用机理进入21世纪后我国民营企业得到快速发展，由于民营企业灵活的经营机制，在经济社会中表现出极强的生命力，成为解决我国城乡居民就业的主力军，在很大程度上推动了我国城镇化的进程。
城镇化是农村务工人员向城市转移及城市产业链向农村延伸的过程，因此可以把经济社会分为城市和农村两大部类进行研究，以分析民营企业发展对城镇化进程的推动作用。
假设经济社会中只有城市和农村两大部分[1]，在城市中只有国有企业和民营企业两类企业，其中国有企业的比重为η，民营企业的比例为1-η，国有企业的生产函数Yg和民营企业的生产函数Ym分别可以表述为：Yg=AgKgαLgβGγ，Ym=AmKmαLmβGγ(α,β,γ>0，α+β+γ<1)其中，A表示企业的生产效率，K表示企业的资本投入量，L表示企业的劳动投入量，G表示政府在公共服务方面的投资，α+β+γ<1表示企业的生产函数还受其他因素的影响，假设国有企业的生产效率低于民营企业即Ag<Am，国有企业和民营企业资本的价格分别为rg和rm，国有企业和民营企业劳动的价格为wg和wm，代表性企业i在既定资源约束下的成本最小化问题为：minC=riKi+wiLi，s.t.Yi=AiKiαLiβGγ构建拉格朗日方程可得：LR=riKi+wiLi-λ(AiKiαLiβGγ)对上述公式一阶求导可知成本最小化时应满足：上述公式中资本和劳动取比值可得：由于国有企业和政府之间的特殊关系，更容易得到政策支持，融资成本较低工人福利相对较高，所以：Kg/Lg>Km/Lm。
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Statistics and Application 统计学与应用, 2019, 8(1), 79-85Published Online February 2019 in Hans. /journal/sahttps:///10.12677/sa.2019.81009Study on Influencing Factors ofUrbanization in China Based onSpatial Varying-CoefficientsAutoregressive ModelGuoqing ZhangCollege of Mathematics and System Science, Xinjiang University, Urumqi XinjiangReceived: Jan. 7th, 2019; accepted: Jan. 21st, 2019; published: Jan. 28th, 2019AbstractUrbanization is a major problem that Chinese society stability will inevitably face and needs scien-tific guidance and management. Based on the spatial varying-coefficients autoregressive model, we adopt the population urbanization data of 31 provinces of China in 2015 to study the macro factors affecting the urbanization of China’s population, and visualize the related results. The re-sults showed that: 1) Output of the tertiary industry and foreign investment has significantly promoted the development of population urbanization. The urban-rural income gap has inhibited the development of population urbanization. Per capita GDP and secondary industry output have shown strong spatial heterogeneity. 2) In the western region (Gansu, Ningxia, etc.), the central re-gion (Shanxi, Henan, etc.) and the eastern region (Zhejiang, Liaoning, etc.), the promotion of the development of the tertiary industry for population urbanization is decreased successively; 3) In more economically developed areas, economic growth has obviously promoted the development of population urbanization. However, it has little or even negative correlation effect on population urbanization in economically especially developed regions and economically underdeveloped re-gions. Based on the above conclusions, we make a corresponding analysis and put forward rea-sonable opinions.KeywordsSpatial Varying-Coefficients, Autoregressive Model, Spatial Heterogeneity, Tertiary Industry,Urbanization基于空间变系数自回归模型研究中国城镇化影响因素张国卿张国卿新疆大学数学与系统科学学院，新疆乌鲁木齐收稿日期：2019年1月7日；录用日期：2019年1月21日；发布日期：2019年1月28日摘要城镇化是我国社会稳定发展必然面临并需要科学引导与管理的重大问题。
基于空间变系数自回归模型，通过采用2015年中国31个省份的人口城镇化数据，研究影响我国人口城镇化宏观因素并对相关结果进行可视化分析。
结果显示：1) 第三产业产出、外商投资明显促进人口城镇化的发展，城乡收入差距抑制了人口城镇化的发展，人均生产总值和第二产业产出则表现出强烈的空间异质性。
2) 西部地区(甘肃、宁夏等)、中部地区(山西、河南等)和东部地区(浙江、辽宁等)第三产业的发展对人口城镇化的促进作用依次减弱。
3) 在经济较发达地区经济增长明显推动着人口城镇化的发展，然而在经济特发达地区和经济欠发达地区对人口城镇化的促进作用较小，甚至是负相关关系，基于上述结论，作出相应的分析并提出合理意见。
关键词空间变系数，自回归，空间异质性，第三产业，城镇化Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言城镇化是指第二、第三产业在城镇聚集，农村人口不断向非农产业和城市转移，使城市人口增加、规模扩大，城市生产方式和生活方式向农村扩散、城市物质文明和精神文明向农村普及的经济、社会发展过程[1]。
我国城镇化的发展势头十分凸显，在全球城市体系中占有重要的战略区位，对人类进步具有重大影响。
随着我国经济发展步入“新常态”，“调结构、稳增长”逐渐成为我国经济发展的新要求。
在此背景下，厘清影响城镇化主要因素及区域差异，对于我国经济转型升级、新型城镇化战略深入推进以及区域协调发展均具有重要的现实意义。
根据专家预测，到2020年我国城镇化人口可能达到60%，从全国14亿人计算，将有8.4亿人口居住在城市，农村人口仍有5.6亿[2]。
围绕中国城镇化空间布局、动力机制及影响因素等问题，从不同角度展开分析，学者们对于中国省域人口城镇化空间分布呈现东、中、西不均衡的格局，基本达成共识。
对于人口城镇化的动力要素，大多认为城镇化早期动力主要为工业化，而后期的动力则主要来自于第三产业[3][4]。
而且未来第三产业将进一步促进人口城镇化的发展[5][6]。
张利霞[7]指出我国城镇化水平与第三产业产值比重存在着长期均衡关系，第三产业产值比重对城镇化水平波动的贡献率较大。
而经济增长和城镇化可能是相互促进的关系。
朱孔来[8]建立了固定效应变系数模型分析中国城镇化进程与经济增长关系，从弹性角度分析，认为我国人口城镇化率每提高一个百分点，可以维持7.1%的经济增长。
叶阿忠等[9]和杨浩昌[10]都认为经济增长明显促进城镇化，且存在明显的区域差异，中部较发达地区经济增长对人口城镇化的影响较大。
从现有研究来看，大部分文献都在理论和经验上证实了第三产业、经济增长促进了人口城镇化，但张国卿是已有模型大都忽略了数据的空间位置属性，只表征了在平均意义下因变量和自变量的关系，不能有效反映回归关系的空间非平稳性特征，因此本文在前人研究的基础上将数据的空间属性纳入回归模型，利用空间变系数自回归模型，分析我国城镇化与各影响指标回归关系随位置而变化的特征，为制定政策提供理论依据。
2. 实证模型与数据说明2.1. 模型的估计自回归模型在经济和地理学科中应用非常广泛，具有良好的解释性。
空间变系数模型把数据的地理位置引入到回归系数中，基于回归系数函数的估计分析回归关系的空间非平稳性特征[11]，将空间地理位置引入自回归模型中得到空间变系数自回归模型，该模型允许自变量对因变量的影响随地理位置的变化而变化。
具体形式为：()()11,,n ki i i ij j ip p i i i j p Y u v w Y X u v ρβε===++∑∑其中i Y 是响应变量，(),i i u v ρ为(),i i u v 点的空间效应系数，权数ij w 是个体i 和个体j 之间的邻接关系，相邻取1不相邻取0。
()(),1,2,,p u v p k β= 是系数函数，i ε是扰动项。
估系数函数(),i i u v ρ，()(),1,2,,p u v p k β= 的估计采用基于工具变量的两阶段最小二乘估计[12] [13] [14]。
本文所有的系数函数估计和可视化都是基于R 软件实现的。
2.2. 数据来源及模型设定首先对学者们研究的影响人口城镇化率的因素做一个梳理，部分学者认为，我国人口城镇化之间存在显著空间相关性，城乡收入差距等指标对人口城镇化水平有显著影响，而且东、中、西部城镇化与城乡收入差距之间具有长期均衡关系[15] [16]。
曹飞[17]利用空间杜宾模型进行了实证分析，结果表明城镇固定资产投资比重、经济外向度、信息化水平、人均受教育程度对本省区的人口城镇化具有积极影响。
蒋伟[18]将各省的人均GDP 、第二产业产值占GDP 的比重、第三产业产值占GDP 的比重、文盲半文盲占15岁及以上人口的比重、进出口总额占GDP 的比重、城乡收入差距等因素对城镇化的影响进行了系统的研究。
秦佳和李建民[19]认为地区之间土地城镇化水平、第二三产业就业水平和产值水平，以及人均GDP 的差距是造成人口城镇化水平空间差异的主要原因。
基于上述文献，本文研究人均地区生产总值(GDP)、人均第三产业产出(SER)、人均第二产业产出(INR)、人均外商投资(FDI)、城乡收入差距(URR)对人口城镇化率的影响。
采用2015年的31个省、市和自治区的数据来分析大陆地区的城镇化水平的影响因素，所有数据均来源于2016年《中国统计年鉴》。
借鉴冒小栋等[15]和Zhang K H 等[20]的研究方法，将所有解释变量取对数，以消除异方差，利用Eviews 软件对城镇化水平进行空间相关性检验，结果表明城镇化呈现明显的空间正相关性。