2002―2011年中国城市化发展水平拟合分析及发展预测

2002―2011年中国城市化发展水平拟合分析及发展预测

摘要：城市化是指一个国家或地区社会生产力的发展、科学技术的进步以及产业结构的调整，其测度需要从多维指标进行分析。本文从人口、经济、城市建设、人民生活、环境五个方面构建城市化水平综合评价指标体系，采用因子分析法对城市发展水平指标进行化简和筛选，在此基础上利用线性拟合模型、时间序列模型、Logistics模型对我国2002年至2011年中国城市化发展水平进行趋势拟合和发展预测。实证表明2002至2011年十年间中国城市化水平发展迅速，近似呈现直线上升趋势，并且在人口、经济、城市建设、人民生活、环境五方面呈现不同速度的城市化进程。

关键词：城市化发展水平;拟合分析;发展预测;定量评价

1.引言

城市化指随着一个国家或地区社会生产力的发展、科学技术的进步以及产业结构的调整，其社会由以农业为主的传统乡村型社会向以工业（第二产业）和服务业（第三产业）等非农业为主的现代城市型社会逐渐转变的历史过程。中国正经历高速城市化进程，改革开放以来，特别是社会主义市场经济体制基本框架确立以后，城市作为区域经济社会发展的中心，其地位和作用得到了前所未有的认识和重视，城市

化与城市发展空前活跃。

国内外学者对城市发展随时间的演化过程开展了大量

研究。1966年，联合国人居署提出城市发展包括五个维度，即：住房、社会发展与消除贫困状况、经济发展状况、环境管理和城市管治。在此基础上，构建了以基础设施、废物处理、健康、教育和城市生产力为主题的城市发展指标体系[1]。关于城市化发展进程的分析方法和模型也相继提出，如主成分分析法[2]、聚类分析法[3]、熵值法[4]等。王桂新和沈建法采用极差标准化和均方差决策法评价中国1997年223个地级以上城市发展综合竞争力[5]。诺瑟姆（Ray.M.Northam）把世界各国城市化发展进程的轨迹概括为一条被拉长的S型曲线[6]。饶会林对标准的S型曲线进行了改进，提出了双S 型曲线。李迅等用时间趋势外推法分析了1980―1998年我国城市化发展的轨迹，以时间为横坐标轴，以城市化水平为纵坐标轴，将80年代以来各年份的城市化水平落到图上[7]。借鉴前人的研究方法，本文基于人口、经济、城市建设、人民生活、环境构建城市化水平综合评价指标体系，在此基础上利用线性、时间序列、Logistics曲线模型对我国2002年至2011年城市化水平进行趋势拟合，以此探讨我国城市化水平未来的发展方向。

2.研究数据与分析方法

（1）数据来源

本文所用数据资料取自《中国统计年鉴》、国家统计局网站，缺失数据采用线性插值方式补充。

我国城市化水平整体空间差异如图1所示。整体而言，我国地级城市东多西少。基于八方向连通性进行地级市数量的空间相关分析可知，全局Moran’sI值为正，即各省地级市数量与地理位置呈现全局正相关。局部得到地级市的高―高与低―低聚集区域，由此初步判断：我国城市主要以上海、南京、杭州为中心的长江三角洲城市群，广州、深圳为中心的珠江三角洲城市群，这些地区的城市化水平明显高于我国中西部。

（2）指标体系

借鉴侯学英的研究[8]，本文针对对中国城市化水平进行拟合和预测构建了人口、经济、环境、基础建设、生活构建三级指标体系（表1）。其中人口体现了农村人口向城市人口转变的过程;经济发展从经济总量、对外贸易、经济结构三个方面做出评估与预测;城市建设与生活表现城市化过程中居

民生活的改变;采用污水治理达标率对城市化给环境带来的

影响做出评价。

（3）城市化发展拟合模型

本研究使用简单线性回归与时间序列对全国城市化水

平发展指数进行拟合及预测，并比较两者的误差率，评估模型的优良;从五个主题中各选取一个指标，应用Logistics曲线

进行拟合，进而对未来城市发展趋势进行预测。

3.城市化水平定量评价

本研究采用的城市发展水平指标体系涉及人口、经济、环境、城市建设和生活5个主题12个要素23个指标因子（见表1）。考虑到指标之间存在一定相关性，首先通过相关分析方法对评价指标进行简化。城市化水平定量评价的具体步骤如下：

1）对城市化水平指标因子进行相关分析，选取相关性较小的指标。

2）进行因子分析，根据特征根的值大于1的原则，选取主因子，得到各个主因子的特征根以及贡献率，建立因子载荷矩阵。

3）取各个主因子的权重等于各个主因子的贡献率与累计贡献率的比值，计算求得2002年至2011年三个主因子的得分。

4）求解权重向量和因子得分矩阵叉积得到全国城市化发展水平发展指数（见表2），拟合2002年至2011年间中国城市化水平发展指数的变化趋势（见图2）。

4.城市化发展水平拟合及预测

4.1城市化指数拟合

本文采用简单线性回归和时间序列方法，对全国城市化水平发展指数进行拟合及预测，比较两者的误差率，得到最优模型，以此预测2012年以及2013年的城市化水平发展指数[9]。线性拟合R2为0.9793，拟合程度较好，故中国在2002年至2011年十年间城市化水平的发展趋势基本可以用线性模型进行拟合。对比线性拟合，时间序列拟合误差率更低均小于10%，拟合结果更为可信[10]。在此基础上对2012年、2013年的城市化指数进行预测（图3），采用时间序列对2012年与2013年城市化指数的预测更符合城市化指数变化的趋势[11]。

4.2子系统拟合及预测

五个主题中与城市化水平发展指数相关性最大的指标

为非农业人口比例、外商直接投资、人均绿地面积、居民人均用电量、工业废水达标率五个指标，选用这五个指标应用Logistic曲线进行拟合，通过误差率和相关系数R2评价模型的优良[12]。

利用最小二乘法计算出系数A、B分别在K的值为0.8

和1时的初始值，得到K=1时拟合效果较好，故采用K=1时系数A、B的初始值;以此进行Logistic曲线拟合（见图4），并比较误差率（见表3）与相关系数R2。