长三角与珠三角各城市城市化水平比较研究

长三角与珠三角各城市城市化水平比较研究

摘要：长三角和珠三角区域是我国经济发展成效最为显著的两大区域。随着党中央要求经济发展方式从粗放型向集约型的转交，两个地区也出现了发展不平衡的现象。本文利用spss16.0统计软件，采用因子分析法，对两个区域的城市化水平进行实证分析。得出影响城市化水平的三个公因子，得出经济总量规模，政府支出情况和产业结构是影响城市化水平的重要因素。并据此提出提高两大区域城市化水平的政策建议。

关键词：城市化；因子分析；产业结构

一、引言

长三角和珠三角两大区域是我国社会经济发展的两大引擎，改革开放以来取得了两位数以上的经济增长速度。但两个区域的发展都存在着不平衡的现象，而且矛盾也不断深化，比如城市间发展的不平衡，城乡间发展的不平衡，产业间发展的不平衡。要具体研究这些问题，就要对两大区域的城市化水平进行比较研究。

狭义的城市化水平是指非农人口占总人口的比重。于此对应的城市化进程便是指“人口向城市地区集中、或农业人口变为非农业人口的过程”。但是城市化的意义更应该是广义的城市化所包含的含义，即包括经济、社会、文化、科教水平、环境等方面的综合概念。本文将对长三角与珠三角两大区域城市的城市化水平进行比较

研究。城市化水平采用广义的城市化概念。本文将采用因子分析方法，对城市化水平进行更为科学的研究，为进一步全面提高两大区

域城市化水平、制定城市发展战略提供了科学依据。

二、研究方法和指标体系的构建

1、研究方法

因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。其原理是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的变量分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，每一类变量就代表了一个基本结构，即公因子。对于所研究的问题试图用最少个数的不可测的所谓公因子的线性函数与特殊因子之和来描述原观测的每个分量。在实践中将因子分析方法与主成分分析法结合在一起，对实测的多个指标用少数的几个潜在的因子的线性组合来表示。运用此种方法对区域城市化问题进行研究，可以较为科学地反映出区域城市化的综合水平并得到影响城市发展的主要因素。

2、指标体系的构建

城市化水平是一个综合概念，反映城市化水平需要多类指标。本文把指标体系分成五大类，由经济总量指标、产业结构指标，基础设施指标、科教文卫指标和环保指标构成。每个大类由四个小指标构成，以全面反映大类指标。指标体系如下表1所示。

三、买证分析

因为指标间的相关性，为克服大量指标变量间信息重叠以及人为确定指标权重的随意性，采用因子分析法，将实测的众多指标用少数几个潜在的指标的线性组合来表示。对《长江及珠江三角洲及港澳台统计年鉴2008》有关数据及演算出的20项指标原始数据进行标准化处理，之后运用spss16.0软件建成相关系数矩阵，其大部分变量的相关系数大于0.6，且kmo测度为0.684，说明适合做因子分析。用主成分法提出公因子，按特征值>1的原则，共选取3个公因子，其累计方差达到83，855％(见表2)，基本上能够反映出原始变量的绝大部分信息。进而将因子载荷矩阵进行旋转(见表3)，该矩阵表征原指标变量与公因子的相关程度，一般而言，因子负荷的绝对值越大，对所代表的指标变量的解释性越好。

第一组数据项描述了因子解的情况。可看到，由于指定提取3个因子，3个因子共解释了原有变量总方差的83.855％。总体上，3个因子反映了原有变量的大部分信息，因子分析效果较理想。第二组数据描述了经过旋转后最终因子解的情况。可见，因子旋转后累计方差比没有改变，但重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各个因子的方差贡献，使得因子更易于解释。

表2与表3中反映的变量特征如下：

(1)公因子1的贡献率为48.648％，反映了将近一半的信息。根据表3，可以看出国民生产总值(x1)、全社会固定资产投资总额(x3)、财政收入(x4)、实有道理面积(x9)、排水管道长度(10)、电

话用户量(11)、专利申请授权量(13)、公共图书馆藏书量(15)、医院床位数(x16)对公因子1的影响较大，归纳起来可以看出公因子1包含了经济总量指标、基础设施建设指标和科教文卫指标。而这三类又可以看成是经济总量和政府投入。

(2)公因子2的贡献率为26.548％。根据表3，可以看出第二产业产值比重(x5)、第三产业产值比重(x6)、第三产业就业人数比重(x8)和园林绿地面积(x20)四个指标(绝对值都大于0.7)对公因子2的影响较大。而前三个指标都属于第二大类指标产业结构指标。因此，公因子2主要反映的是产业结构的情况。

(3)公因子3的贡献率为8.659％。根据表3，可以看出第二产业就业人数比重(x7)和生活污水处理率(x18)对公因子3影响比较大。公因子3相对比较模糊，但因其贡献率相对较小，因此并不影响分析。

根据公因子的贡献率及在各个城市上的得分，计算出各个城市综合得分及排名状况，其计算公式为：

zi=0.48648*f1+0.26548*f2+0.08659*f3

据此得出各个城市的综合得分及排名。

根据表4，可以发现上海市的城市化水平明显高于其余城市，其城市化水平得分超过第二名广州两倍多。接下来得分在0.5－0.9

之间一共有三个城市，分别为广州、深圳和南京。得分在0－0.5

之间一共有五个城市，分别为苏州、杭州、无锡、宁波和东莞。从总体上看，长三角区域的城市的城市化水平要高于珠三角区域的城

市。并且，珠三角区域各个城市之间城市化水平差距相对比较大。

四、政策建议

根据第三部分的实证分析，我们得到了长三角和珠三角两大区域的城市的城市化水平，经过比较研究发现，长三角地区的城市化水平要相对高于珠三角地区，并且长三角地区各个城市之间的差距相对于珠三角地区要小。

1、提高政府支出效果

根据公因子1所提供的信息，基础设施建设和科教文卫对城市化水平影响较大。而这两项都在很大程度上依赖于政府的投人数量和质量。在数量上，短时间内无法有较大的增加，因此提高政府支出效果主要依赖于政府支出效率的提高。政府职能需要及时的转变，从过去的经济计划管理者转变为经济发展的服务者。政府财政也应该向公共财政转变，提高财政支出的效果。

2、促进产业结构优化升级

根据公因子2所提供的信息，产业结构指标对城市化水平的影响较大。上海的城市化水平较高很大程度上也得力于其相对合理的产业结构，第三产业占主导地位。第三产业的发达对于提升第二产业也有很大的帮助。优质的金融服务，便利的物流、高新科技的支撑都可以形成产业之间的良心循环。另外，之所以长三角地区的城市化水平要相对高于珠三角，也可以从中心城市的辐射效应考虑。上